Cronache Cittadine - SORVEGLIANZA SANITARIA ED ......Rapporto tecnico attività 2013-2015 Giugno...

SORVEGLIANZA SANITARIA ED

EPIDEMIOLOGICA DELLA POPOLAZIONE

RESIDENTE IN PROSSIMITÀ DEL FIUME SACCO

Rapporto tecnico attività 2013-2015

Giugno 2016

SORVEGLIANZA SANITARIA ED EPIDEMIOLOGICA DELLA POPOLAZIONE RESIDENTE IN PROSSIMITÀ DEL FIUME SACCO

Il presente rapporto è stato redatto da:

Silvia Narduzzi1

Daniela Porta1

Fiorella Fantini2

Francesco Blasetti2

Marina Davoli1

Francesco Forastiere1

Hanno inoltre collaborato:

Alla raccolta dati:

Maria Angelini2

Margherita Montecchi2

Stefania Pescetelli2

Marco Neccia2

Alle analisi di laboratorio:

Maurizio Monaldo2

Cosimo Pio Quaratino2

Alle indagini cardiologiche:

Mario Pagliei3

Alla interpretazione dei risultati:

Rosa Sicari4

Rosa Maria Bruno4

Debora Sorbara2

Dipartimento di Epidemiologia del Servizio Sanitario Regionale - Regione Lazio

Enti di appartenenza:

1 Dipartimento di Epidemiologia del Servizio Sanitario Regionale – ASL ROMA 1, Regione

Lazio

2 Azienda Sanitaria Locale ROMA 5

3 Ex direttore DEA Colleferro

4 Istituto di Fisiologia Clinica – CNR, Pisa


INDICE

INDICE ........................................................................................................................................................................ 5

SOMMARIO ................................................................................................................................................................ 7

SEZIONE 1 - INTRODUZIONE ......................................................................................................................................10

SEZIONE 2 – IL PROGRAMMA DI SORVEGLIANZA SANITARIA ED EPIDEMIOLOGICA ...................................................12

2.1 METODI ................................................................................................................................................................... 12

Popolazione in studio ................................................................................................................................................ 12

Procedure .................................................................................................................................................................. 13

Questionario ............................................................................................................................................................. 13

Analisi cliniche........................................................................................................................................................... 14

Monitoraggio biologico ............................................................................................................................................................14

Metodi per la determinazione degli inquinanti ........................................................................................................................15

Espressione dei risultati............................................................................................................................................................15

Esami clinici e strumentali ........................................................................................................................................ 15

Parametri ematochimici ...........................................................................................................................................................15

Misure antropometriche ..........................................................................................................................................................16

Valutazione dello stato di salute cardiovascolare ....................................................................................................................16

2.2 ANALISI DELLA CONCENTRAZIONE EMATICA DELLE SOSTANZE ORGANOCLORURATE ........................................... 17

2.3 ANALISI DEI FATTORI ASSOCIATI ALLA CONCENTRAZIONE EMATICA DI Β-HCH ....................................................... 19

Scelta dei possibili determinanti della concentrazione ematica di β-HCH ................................................................ 19

Analisi statistica ........................................................................................................................................................ 19

Risultati ..................................................................................................................................................................... 20

Discussione e conclusioni .......................................................................................................................................... 22

2.4 EFFETTI SULLA SALUTE ............................................................................................................................................ 24

Descrizione dell’esposizione ...................................................................................................................................... 24

Descrizione degli esiti ................................................................................................................................................ 24

Apparato cardiovascolare.........................................................................................................................................................24

Diabete e metabolismo dei lipidi ..............................................................................................................................................25

Analisi statistica ........................................................................................................................................................ 26

Risultati ..................................................................................................................................................................... 27

Descrizione della popolazione in studio ...................................................................................................................................27

Apparato cardiovascolare.........................................................................................................................................................27

Pressione arteriosa ...................................................................................................................................................................28

Elettrocardiogramma ...............................................................................................................................................................28

Ecocardiogramma.....................................................................................................................................................................29

Diabete e metabolismo dei lipidi ..............................................................................................................................................29


Discussione................................................................................................................................................................ 32

Conclusioni generali .................................................................................................................................................. 33

Raccomandazioni ...................................................................................................................................................... 34

SEZIONE 3 - BIBLIOGRAFIA .........................................................................................................................................35

SEZIONE 4 - TABELLE ..................................................................................................................................................39


7

SOMMARIO

Nel marzo 2005 è stato riconosciuto lo stato di emergenza ambientale per la valle del

fiume Sacco in seguito al riscontro di livelli di beta-esaclorocicloesano (β-HCH) molte

volte superiori ai limiti di legge in campioni di latte di massa crudo e su foraggi prelevati

in alcune aziende agricole del comprensorio di Colleferro (RM). Le analisi effettuate sulle

diverse matrici ambientali hanno accertato un inquinamento ambientale di ampia

estensione legato alla contaminazione del fiume Sacco da discariche di rifiuti tossici di

origine industriale (contaminazione delle acque e utilizzo a scopo irriguo) a cui sono stati

esposti gli animali di interesse zootecnico e la popolazione umana.

Per valutare lo stato della salute della popolazione in rapporto alle esposizioni ambientali,

la Regione Lazio ha promosso nel 2006 il progetto “Salute della popolazione nell’area

della Valle del Sacco” coordinato dal Dipartimento di Epidemiologia del Servizio Sanitario

Regionale del Lazio. Il programma comprendeva uno studio di biomonitoraggio che ha

evidenziato un aumento della concentrazione di β-HCH all’aumentare dell’età, per i

residenti entro 1 km dal fiume Sacco, per le persone che avevano consumato acqua di

pozzo privato per bere, cucinare o lavarsi, e per coloro che avevano mangiato cibi di

produzione propria. Nel 2009 la Regione Lazio ha messo in atto un programma di

“Sorveglianza sanitaria ed epidemiologica della popolazione residente in prossimità del

fiume Sacco”, nell’area identificata a rischio. Tra il 2010 e il 2012 è stata eseguita la

prima fase del programma che includeva la determinazione dei parametri ematochimici

relativi alla funzione midollare e ai parametri di infiammazione, al diabete e al

metabolismo dei lipidi, alla funzionalità epatica, alla funzionalità renale, agli ormoni

sessuali, alla funzionalità surrenalica. I risultati di tale indagine indicavano una

associazione tra livelli ematici di β-HCH e metabolismo dei lipidi (aumento di trigliceridi e

colesterolo LDL, diminuzione del colesterolo HDL), funzionalità renale (aumento di azoto

ureico e creatinina, diminuzione della funzionalità renale stimata), regolazione degli

ormoni sessuali nelle donne (aumento di FSH e LH, diminuzione di progesterone e

prolattina) e funzionalità surrenalica (diminuzione del cortisolo). Le analisi statistiche

sulla relazione tra β-HCH e dati neurologici mostravano una associazione con un

punteggio del test MMSE<=26, indice della presenza di deterioramento cognitivo

(http://www.deplazio.net/it/rapporti/cat_view/45-rapporti-2013).

Tra il 2013 ed il 2015 è stata eseguita la seconda fase della sorveglianza nell’ambito della

quale sono state contattate 690 persone, di cui 602 hanno aderito e di seguito sono

riportati i risultati relativi a questa valutazione.


8

Sono stati valutati i livelli di contaminazione presenti nel sangue della popolazione

residente nell’area in studio misurando le concentrazioni di diverse sostanze

organoclorurate. La concentrazione media di β-HCH nel siero è risultata pari a 148 ng/g

lipidi, mentre la media geometrica è 72 ng/g lipidi. Il valore medio non si discosta

dunque da quanto rivelato nelle determinazioni passate ad indicare che la

contaminazione umana è persistente. In questa fase sono stati misurate anche le

concentrazioni ematiche di altri inquinanti: HCB (esaclorobenzene), Oxychlordane, Trans-

nonachlor, p,p'-DDT (1,1’-(2,2,2-tricloroetilidene)-bis[4-clorobenzene]), p,p'-DDE (1,1’-

(2,2-dicloroetenilidene)-bis[4-clorobenzene], diversi PCB (118,138,153,156,170,180), e

PBDE 47. La concentrazione ematica di alcune di queste sostanze organiche, in

particolare HCB, Trans-nonachlor, p,p'-DDE e PCB, è correlata con quella del β-HCH e ne

condivide le caratteristiche di associazione con l’età dei soggetti. Tale dato sta ad indicare

che la contaminazione del β-HCH non è stata isolata ma si è accompagnata, seppure in

modo minore, a quella di altri contaminanti chimici persistenti che coesistono

nell’organismo.

E’ stata eseguita una nuova analisi volta alla valutazione dei fattori associati all’aumento

nella concentrazione ematica di β-HCH nella popolazione residente in prossimità del

fiume; l’analisi è stata incentrata sul ruolo dei singoli cibi prodotti nella zona per valutare

l’esistenza di una specifica modalità di contaminazione. I risultati hanno confermato che

la catena alimentare è stata la principale fonte di contaminazione. In particolare, in

questa fase è stato possibile stabilire che un ruolo fondamentale ha avuto il consumo di

carne bovina (Geometric Mean Ratio, GMR: 1.36, IC95%: 1.07-1.72) e di uova (GMR:

1.43, IC95%: 1.15-1.78) di polli allevati nell’area contaminata.

E’ stato approfondito lo studio degli effetti del β-HCH sulla salute cardiovascolare e sulla

sindrome metabolica nella popolazione sotto sorveglianza. E’ stata utilizzata una analisi di

regressione per studiare l’associazione tra le concentrazioni ematiche di β-HCH (variabile

categorica in quartili) e gli esiti sanitari. Poiché l’assunzione di determinati farmaci può

mascherare l’effetto dell’esposizione sui parametri considerati, è stato utilizzato un

modello di regressione censurata che tiene conto dell’uso di farmaci specifico. Tutte le

analisi sono state eseguite correggendo gli errori standard per tenere conto della

correlazione tra soggetti appartenenti alla stessa famiglia.

I risultati delle analisi epidemiologiche hanno mostrato una associazione tra i livelli

ematici di β-HCH e la pressione arteriosa (risultati espressi in mmHg; Sistolica: Coefβ-

HCH>75°pct=5.52, IC95%=0.33-10.72; Diastolica: Coefβ-HCH>75°pct=2.51, IC95%=-0.60-

5.63), la frequenza cardiaca (Coefβ-HCH>75°pct =3.57, IC95%=0.88-6.26), il metabolismo


9

lipidico (Colesterolo totale GMRβ-HCH>75°pct=1.08, IC95%=1.02-1.14 ed LDL GMRβ-

HCH>75°pct=1.10, IC95%=1.01-1.19) e la sindrome metabolica (Glicemia: GMRβ-HCH>75°pct

=1.02, IC95%=0.98-1.06; Indicatore di presenza della sindrome metabolica: Coefβ-HCH

50°-75°pct=3.43, IC95%=1.39-8.45; IMC: Coefβ-HCH>75°pct=3.39, IC95%=1.91-4.86;

Circonferenza addominale: Coefβ-HCH>75°pct=8.30, IC95%=4.54-12.06).

I risultati dello studio sono suggestivi di un effetto specifico dell’inquinante organo-

clorurato su diversi sistemi, in particolare sull’apparato cardiovascolare e sulle funzioni

metaboliche, e quindi di un danno biologico per la popolazione esposta. Sarà possibile

approfondire ed eventualmente confermare i risultati raggiunti con lo sviluppo

longitudinale della sorveglianza sanitaria ed epidemiologica attualmente in corso.


10

SEZIONE 1 - INTRODUZIONE

Il Beta-esaclorocicloesano è un isomero dell’esaclorocicloesano (HCH). L’HCH esiste sotto

forma di diversi isomeri e i più comuni sono l’alfa-HCH (α-HCH), il beta-HCH (β-HCH), il

gamma-HCH (γ-HCH o lindano) e il delta-HCH (δ-HCH). La tossicità dei diversi isomeri è

variabile: nelle esposizioni acute il più tossico è il lindano, nelle esposizioni croniche è il

β-HCH, che ha una maggiore emivita ed un maggiore accumulo nel tempo (1).

Nel marzo 2005, in seguito al riscontro di livelli di beta-esaclorocicloesano (β-HCH) molte

volte superiori ai limiti di legge in campioni di latte di massa crudo e su foraggi prelevati

in alcune aziende agricole del comprensorio di Colleferro (RM), è stato dichiarato lo stato

di emergenza della Valle del Sacco e, successivamente, l’area è stata riconosciuta Sito di

Interesse Nazionale. Le analisi effettuate sulle diverse matrici ambientali hanno accertato

un inquinamento diffuso da isomeri dell’esaclorocicloesano di circa 15 ettari di terreni

all’interno del perimetro industriale ex-BPD di Colleferro e delle aree riparali del fiume

Sacco, a valle dello stabilimento (Figura 1).

Il fiume Sacco di fatto è stato veicolo per la contaminazione delle aree riparali attraverso

esondazione o a seguito di irrigazione dei terreni con acque captate dall’alveo fluviale o

per una combinazione dei due fenomeni. Tale contaminazione è avvenuta in un area che

già da anni era sottoposta ad una forte pressione ambientale a causa dell’inquinamento

atmosferico causato dalla industria chimica e dall’amianto usato nel complesso

industriale.

In seguito allo stato di emergenza proclamato nell’area, nel 2006 la regione Lazio ha

promosso il programma “Salute della popolazione nell’area della Valle del Sacco”, DOCUP

Obiettivo 2 Lazio 2000-2006, Misura I.4. “Azioni di controllo, monitoraggio e

informazione ambientale”. Il programma comprendeva, tra i vari obiettivi, l’esecuzione di

una indagine trasversale della popolazione con caratterizzazione del livello di accumulo di

contaminanti organici (studio di biomonitoraggio). Lo studio (2) ha evidenziato un

aumento della concentrazione di β-HCH all’aumentare dell’età, per i residenti nella zona

del fiume, per le persone che avevano consumato acqua di pozzo privato per bere,

cucinare o lavarsi, e per coloro che avevano mangiato cibi di produzione propria. L’analisi

ristretta ai soli residenti nella zona del fiume ha mostrato risultati analoghi con una forza

di associazione più elevata nel caso del consumo di cibo di produzione propria e anche

locale.


11

Sulla base dei risultati dello studio di biomonitoraggio, e considerata la molteplicità dei

potenziali effetti tossici del beta-esaclorocicloesano (effetti epatici, immunologici,

neurologici, riproduttivi, cardiovascolari, cancerogeni, ormonali), le cui evidenze

scientifiche sono però ancora molto incerte, la Regione Lazio ha ritenuto opportuno nel

2009 mettere in atto un programma di sorveglianza sanitaria ed epidemiologica di tutte

le persone residenti nell’area identificata a rischio. Il programma, denominato

“Sorveglianza sanitaria ed epidemiologica della popolazione residente in prossimità del

fiume Sacco”, approvato con Determinazione regionale N. B0244/2009, prevede il

monitoraggio biologico della concentrazione di β-HCH nel sangue e controlli di salute

periodici (di carattere clinico e strumentale) dei residenti in prossimità del fiume Sacco (i

residenti ad una distanza di un Km del fiume Sacco).

Tra il 2010 e il 2012 è stata eseguita la prima fase del programma di sorveglianza su 643

persone residenti o proprietari di terreni lungo il fiume Sacco. La popolazione in studio è

stata sottoposta a valutazione anamnestica, monitoraggio dei livelli ematici di sostanze

organoclorurate, esami di laboratorio e valutazione dello stato di salute neurologica. I

risultati di questa fase, sono stati riportati nel precedente rapporto tecnico disponibile sul

sito web del Dipartimento di Epidemiologia del Servizio Sanitario Regionale, Regione

Lazio (http://www.deplazio.net/it/rapporti/cat_view/45-rapporti-2013).

Il presente rapporto si riferisce ai dati raccolti durante la seconda fase della sorveglianza,

eseguita tra il 2013 ed il 2015. E’ un’integrazione del rapporto tecnico precedente in

quanto approfondisce alcuni aspetti del meccanismo di contaminazione e lo studio degli

effetti del β-HCH sulla salute cardiovascolare e sulla sindrome metabolica.


12

SEZIONE 2 – IL PROGRAMMA DI SORVEGLIANZA SANITARIA

ED EPIDEMIOLOGICA

Per sorveglianza si intende la raccolta, l’integrazione e l’analisi di dati e la tempestiva

disseminazione delle informazioni ai soggetti interessati. La sorveglianza si applica al

controllo dello stato di salute di individui (sorveglianza sanitaria) o della popolazione

(sorveglianza epidemiologica).

Il programma in atto (approvato con Determinazione Regionale N. B0244/2009), frutto

della collaborazione tecnico-scientifica tra il Dipartimento di Epidemiologia della ASL

ROMA1 (ex ASL RME) e il Dipartimento di Prevenzione della ASL ROMA5 (ex ASL RMG),

prevede la sorveglianza sanitaria ed epidemiologica attraverso il monitoraggio biologico

periodico della concentrazione di β-HCH nel sangue, la determinazione di selezionati

parametri ematochimici che forniscono indicazioni sulla funzionalità dei principali organi e

apparati, e controlli sanitari periodici di carattere clinico e strumentale dei residenti in

prossimità del fiume Sacco.

2.1 METODI

Popolazione in studio

Il programma di sorveglianza è destinato alle persone residenti al 1 Gennaio 2005 (o che

possiedono un terreno) entro 1 km dal fiume Sacco, nei comuni di Colleferro, Segni,

Gavignano (provincia di Roma), Anagni, Sgurgola e Morolo (provincia di Frosinone).

L’elenco delle persone eleggibili è stato costruito sulla base degli indirizzi forniti dagli

Uffici Anagrafici comunali. Inoltre, sono stati inclusi nel programma tutti i componenti di

una famiglia eleggibile, anche se non più residenti nell’area a rischio, e i soggetti

residenti in altri comuni del comprensorio di Ceccano risultati positivi alla determinazione

del β-HCH durante la campagna di biomonitoraggio eseguita nel 2010-2011. I

partecipanti sono stati invitati a partecipare tramite comunicazione telefonica e

attraverso un’opera di sensibilizzazione dei medici di famiglia. Ad ogni soggetto è stato

chiesto di recarsi a Colleferro presso Ambulatorio del Dipartimento di Prevenzione della

ASL Roma5 (ex ASL Roma G) per un’intervista diretta, per accertamenti cardiovascolari e

analisi del sangue.


13

Sono stati contattati 690 soggetti offrendo loro di prendere parte al programma di

sorveglianza. Ha aderito un totale di 602 soggetti (rispondenza pari al 87.2%),

appartenenti a 225 famiglie.

Procedure

Presso il Dipartimento di Prevenzione della ASL Roma 5 (ex ASL Roma G ,Colleferro) è

stato attrezzato un ambulatorio centralizzato per i controlli periodici delle persone

coinvolte nella sorveglianza.

Tutte le persone oggetto della sorveglianza sono state sottoposte ad accertamenti

sanitari secondo un protocollo finalizzato al controllo della salute individuale e in modo

standardizzato tale da fornire informazioni utili ed analizzabili ai fini della valutazione

epidemiologica.

Ogni persona ha ricevuto e continuerà a ricevere informazioni sulla contaminazione da β-

HCH e le risposte individuali sui controlli effettuati.

Questionario

Ai pazienti arruolati sono stati somministrati due questionari:

• questionario di raccordo anamnestico tra la prima e la seconda fase della

sorveglianza contenente informazioni generali su:

o dati anagrafici

o storia residenziale

o condizioni ambientali

o scolarità e attività lavorativa

o fumo e alcol

o attività fisica

o anamnesi

o storia riproduttiva

o dieta

• questionario specifico su malattie cardiovascolari, tiroidee e diabete.


14

Analisi cliniche

I prelievi di sangue, pari a circa 30 cc, sono stati eseguiti la mattina a digiuno e, nel caso

di donne in età fertile, nella fase luteinica del ciclo mestruale (dopo il 21° giorno del

ciclo).

I prelievi sono stati eseguiti presso gli ambulatori del Dipartimento di Prevenzione della

ASL Roma 5 (ex ASL RMG di Colleferro); le analisi di laboratorio presso il Presidio

Ospedaliero di Colleferro, Servizio di Patologia Clinica e Microbiologica

Monitoraggio biologico

È stata eseguita la determinazione della concentrazione ematica del β-HCH e di altre

sostanze organoclorurate (ng/ml volume):

• HCB (esaclorobenzene)

• p,p'-DDE (1,1’-(2,2-dicloroetenilidene)-bis[4-clorobenzene])

• p,p'-DDT (1,1’-(2,2,2-tricloroetilidene)-bis[4-clorobenzene])

• ƩPCB (118,138,153,156,170,180)

• PBDE 47

• Oxychlordane

• Trans-nonachlor

Le analisi di laboratorio per la determinazione ematica delle sostanze organoclorurate

sono state eseguite presso il National Institute for Health and Welfare (THL) / Health

Protection / Chemicals and Health di Kuopio in Finlandia con il quale il Dipartimento di

Epidemiologia del Lazio ha stabilito una apposita convenzione dati gli alti livelli di qualità

e affidabilità di questo laboratorio per tali determinazioni analitiche.

Nel riquadro sottostante vengono riportati i limiti di rilevabilità dei composti organici

analizzati.

Pollutant LOD (ng/ml volume)

HCB 10

β-HCH 15

Oxychlordane 60

Trans-nonachlor 10

p_p_DDT 50

p_p_DDE 10

ΣPCB 6


15

Metodi per la determinazione degli inquinanti

I metodi per la determinazione degli inquinanti analizzati sono descritti in dettaglio

altrove (3). In breve, il metodo consiste nella precipitazione proteica con etanolo,

estrazione dell’inquinante tramite diclorometano-esano, purificazione con una colonna

multistrato di silice, e analisi con sistema di gascromatografia Agilent 7000C-

spettrometria di massa a tripla quadrupla massa (GC-MS/MS). Per la quantificazione

degli inquinanti sono stati usati standard interni marcati a 13C, per ogni composto.

Espressione dei risultati

I risultati ottenuti, espressi in ng/ml siero, sono stati normalizzati in base al valore di

lipidi totali. Questi ultimi sono stati calcolati mediante la seguente formula (4):

TL mg(/dL)= 2.27 * TC (mg/dL)+ TG (mg/dL)+ 62.3

dove TL sono i lipidi totali, TC è il colesterolo totale e TG sono i trigliceridi. I valori di

colesterolo e trigliceridi sono stati forniti dal laboratorio della ASL Roma 5 (ex ASL RMG di

Colleferro).

Esami clinici e strumentali

Parametri ematochimici

I seguenti parametri sono stati esaminati ed i risultati restituiti singolarmente ai

partecipanti alla sorveglianza:

• Funzione midollare: emocromo completo

• Infiammazione: proteina C reattiva (PCR)

• Assetto lipidico: trigliceridi, colesterolo totale, HDL, LDL

• Assetto glicemico: glicemia, emoglobina glicosilata

• Funzionalità epatica: transaminasi (ALT), gammaGT, fibrinogeno

• Funzionalità renale: creatininemia, azoto ureico


16

• Ormoni sessuali: FSH, LH, 17-β-estradiolo, progesterone, prolattina, testosterone

per le donne in età fertile. Testosterone per gli uomini di età 18-50

anni

• Funzionalità tiroidea: TSH, FT3, FT4

• Funzionalità surrenalica: cortisolo

Misure antropometriche

Sono stati misurati a tutti i partecipanti: peso, altezza, circonferenza vita e circonferenza

del braccio.

Valutazione dello stato di salute cardiovascolare

Tutti i soggetti sono stati sottoposti a:

• Misurazione della pressione arteriosa (PA): effettuata dopo 10’ a riposo in

posizione supina, valori medi di tre misurazioni fatte ad intervalli di 1’;

• Elettrocardiogramma (ECG);

• Ecocolor Doppler (ECO) dei vasi carotidei, solo per i soggetti con età maggiore di

18 anni.


17

2.2 ANALISI DELLA CONCENTRAZIONE EMATICA DELLE

SOSTANZE ORGANOCLORURATE

Per valutare i livelli di contaminazione ancora presenti nel sangue della popolazione

residente nell’area in studio sono state misurate le concentrazioni di diverse sostanze

organoclorurate. Sono stati calcolati i coefficienti di correlazione tra i risultati di queste

determinazioni ed è stata effettuata un’analisi descrittiva per diversi sottogruppi della

popolazione in studio secondo le caratteristiche sociodemografiche e gli stili di vita. A

causa della loro distribuzione asimmetrica, le concentrazioni ematiche degli inquinanti

sono stati espresse su scala logaritmica.

Nella tabella 1a e 1b sono riportate le medie geometriche ed i relativi intervalli di

confidenza delle sostanze analizzate. Per ogni inquinante viene inoltre riportata la

percentuale di determinazioni al di sotto della soglia di rilevamento: per 3 inquinanti la

percentuale di valori al di sotto della rilevabilità supera il 75%. Il β-HCH è stato rilevato

nel 99% degli intervistati. La media geometrica (ng/g di lipidi) degli inquinanti è 72 per il

β-HCH, 28.1 per l’HCB, 7.9 per il Trans-nonachlor, 5.9 per l’Oxychlordane, 6.4 per p,p'-

DDT, 262 per il p,p'-DDE, 2 per il PBDE47 e 236 per la ΣPCB. Ad eccezione del PBDE47,

che è approssimativamente costante in tutti i sottogruppi della popolazione considerata,

tutte le concentrazioni aumentano all’aumentare dell’età, particolarmente per gli over-50.

Le donne hanno concentrazioni più elevate degli uomini, eccetto che per il Trans-

nonachlor e la ΣPCB. I livelli di tutti gli inquinanti misurati aumentano all’aumentare

dell’indice di massa corporea1 e diminuiscono per le persone con livello di istruzione2 più

elevato. Per Oxychlordane, p,p'-DDT e p,p'-DDE sono state calcolate le medie

geometriche sulle sole determinazioni al di sopra della soglia di rilevamento (dati non

mostrati), ma a causa della scarsa numerosità i risultati sono poco stabili. Le

concentrazioni medie sul totale della popolazione sono 29.2, 23.0 e 5.8 ng/g di lipidi

rispettivamente per Oxychlordane, p,p'-DDT e p,p'-DDE, sono leggermente maggiori tra

le donne rispetto agli uomini. Le medie nelle diverse classi di età, titolo di studio e IMC

sono variabili, pertanto non è possibile identificare un trend.

1 Categorie dell’indice di massa corporea, IMC: Normale/Sottopeso <25 kg/mq; Sovrappeso 25-29 kg/mq; Obeso >=30 kg/mq. 2 Categorie del livello d’istruzione: Basso (categoria di riferimento) = nessun titolo o licenza elementare o diploma di scuola media inferiore o avviamento professionale; Medio = diploma di scuola media superiore; Alto = laurea/diploma universitario o superiore.


18

Nella tabella 2 sono riportate le correlazioni tra gli inquinanti analizzati. Il β-HCH risulta

moderatamente correlato con l’HCB (0.67) e con la somma dei PCB (0.61). Le

correlazioni maggiori si hanno tra ΣPCB e HCB (0.73), Trans-nonachlor (0.78), p,p'-DDE

(0.79) ma anche tra p,p'-DDE e HCB (0.73), Trans-nonachlor (0.74).

In letteratura non ci sono altri studi su popolazioni con esposizione a lungo termine al β-

HCH; è stato quindi possibile solo confrontare i nostri dati con i risultati di altre indagini

trasversali sulla popolazione generale. Nel 2008 l'Istituto Superiore di Sanità ha condotto

uno studio di biomonitoraggio sui livelli ematici di β-HCH di persone residenti in tre città,

Brescia, Roma e Napoli (5). l livelli medi di β-HCH erano 29 ng/g di lipidi, da un minimo

di 18.6 ad un massimo di 41.5 ng/g di lipidi. Questi risultati sono molto inferiori a quelli

riscontrati nella popolazione residente nell’area ripariale della valle del Sacco (148 ng/g

lipidi) che evidentemente è stata contaminata. In uno studio su donne svedesi di età

compresa tra 50 e 74 anni (6), il livello medio di β-HCH era 51 ng/g di lipidi.

Concentrazioni minori, rispetto a quanto da noi documentato, di DDE (497 vs 524 ng/g di

lipidi) e maggiori di HCB (65 vs 38 ng/g di lipidi) sono stati osservati nello studio

svedese. Uno studio condotto in Polonia nel 2004 ha trovato livelli molto bassi di β-HCH

(media: 3.9 ng/g di lipidi) e HCB (media: 18.8 ng/g di lipidi) nelle donne che avevano

appena partorito. Anche i livelli di DDE erano inferiori a quelli emersi dai nostri dati (375

vs 524 ng/g di lipidi) (7). In uno studio condotto su un campione rappresentativo della

popolazione della Catalogna (8), le medie geometriche (ng/g di lipidi) dei livelli degli

inquinanti indagati erano tutte superiori ai livelli trovati nella nostra popolazione (DDT:

23.4 ng/g di lipidi; DDE: 424 ng/g di lipidi; HCB: 140 ng/g di lipidi; β-HCH: 83 ng/g di

lipidi); ciò indica la presenza di altre fonti di contaminazione nell’area catalana.

Nel complesso i risultati di questo studio mostrano che il valore medio di β-HCH non si

discosta da quanto rivelato nelle determinazioni passate ad indicare che la

contaminazione umana è persistente. La concentrazione ematica di alcune delle altre

sostanze organiche indagate, in particolare HCB, Trans-nonachlor, p,p'-DDE e PCB, è

correlata con quella del β-HCH e ne condivide le caratteristiche di associazione con l’età

dei soggetti. Tale dato sta ad indicare che la contaminazione del β-HCH non è stata

isolata ma si è accompagnata, seppure in modo minore, a quella di altri contaminanti

chimici persistenti che coesistono nell’organismo.


19

2.3 ANALISI DEI FATTORI ASSOCIATI ALLA

CONCENTRAZIONE EMATICA DI β-HCH

Scopo di questa analisi di dati è valutare i fattori associati ad un aumento nella

concentrazione ematica di β-HCH (espresso in ng/g di lipidi) nella popolazione in studio

rappresentata dai residenti in prossimità del fiume Sacco.

Scelta dei possibili determinanti della concentrazione ematica

di β-HCH

Sulla base dei risultati del precedente studio di biomonitoraggio, sono state selezionate le

seguenti variabili come potenziali determinanti della concentrazione ematica di β-HCH:

• Genere;

• Età (in classi);

• Indice di massa corporea, IMC (in classi);

• Livello d’istruzione (in classi);

• Consumo di cibo: consumo di almeno di un alimento, tra quelli elencati, di

produzione locale o propria vs commerciale o assenza di consumo: latte,

formaggio, uova, verdura fresca o cotta, frutta, fegato, carne di pollo, di manzo,

di maiale, di pecora, di coniglio;

• Utilizzo di acqua di pozzi privati per bere, cucinare, irrigare, lavarsi;

• Allattamento al seno (se intercorso negli ultimi 15 anni, nel sottogruppo delle

donne tra i 19 e i 59 anni).

Analisi statistica

E’ stata effettuata un’analisi descrittiva delle concentrazioni del β-HCH in diversi

sottogruppi della popolazione in studio secondo le caratteristiche sociodemografiche e gli

stili di vita. A causa della distribuzione asimmetrica, l’inquinante è stato espresso su scala

logaritmica. Sono state calcolate le medie geometriche ed i rapporti di medie


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geometriche (GMR), cioè l’esponenziale dei coefficienti di regressione lineare exp (β),

grezzi ed aggiustati per genere ed età.

L’individuazione dei predittori delle variazioni di concentrazione ematica dell’inquinante

nella popolazione è stata possibile utilizzando un modello di regressione con metodologia

stepwise backward3.Le variabili da introdurre nel modello sono state scelte in base alla

plausibilità dei meccanismi biologici ipotizzati e secondo le indicazioni fornite dai risultati

del precedente studio di biomonitoraggio: genere, classe di età, IMC, livello d’istruzione,

allattamento al seno, consumo di alimenti di produzione locale/propria, uso di acqua da

pozzi privati per bere, cucinare, irrigare, lavarsi.

Dal momento che alcune caratteristiche ed alcuni stili di vita sono simili tra i soggetti

appartenenti ad una stessa famiglia, i modelli sono stati eseguiti tenendo conto della

correlazione tra le osservazioni correggendo gli errori standard attraverso stimatori

sandwich.

Per valutare quale specifico alimento potesse aver determinato il livello di concentrazione

ematica del β-HCH, sono stati utilizzati tanti modelli di regressione lineare quanti erano i

cibi considerati, aggiustando in un primo momento soltanto per genere ed età e

successivamente anche per le variabili che avevano mostrato un certo grado di

associazione nella regressione stepwise. Anche in questo caso gli errori standard sono

stati corretti per tener conto dell’appartenenza a gruppi familiari.

Risultati

La popolazione che ha partecipato alla sorveglianza (602 soggetti appartenenti a 225

famiglie) è costituita per il 52% da maschi e per il 43% da persone con più di 50 anni

(Tabella 3). La concentrazione ematica di β-HCH è compresa tra 2.21 e 2541 ng/g lipidi,

la mediana della concentrazione è 71 (DS:95.7) ng/g lipidi, la media aritmetica è 148

(DS:242.7) ng/g lipidi, mentre la media geometrica è 72 (DSG:3.4) ng/g lipidi, ad

indicare una distribuzione asimmetrica dell’inquinante (Indice di Asimmetria: 4.9).

Come mostrato nella figura 2, la concentrazione ematica di β-HCH aumenta con l’età, in

particolare nelle persone con più di 50 anni, e diventa ancora più alta tra le persone al di

sopra dei 70 anni ad indicare una esposizione cronica. Nella Tabella 4 sono riportati i

risultati dei modelli di regressione lineare grezzi e aggiustati per sesso ed età. I livelli di

β-HCH sono maggiori tra le donne, rispetto agli uomini, anche quando si tiene conto

3 Stepwise con metodo backward (livello di significatività per la rimozione dal modello p=0.20).


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dell’età (GMRagg: 1.21, IC95%: 1.03-1.43). L’associazione grezza rilevata tra β-HCH e

indice di massa corporea (IMC) viene confermata aggiustando per genere e classe d’età

(GMRagg;sovrappeso: 1.35, IC95%: 1.11-1.65; GMRagg;obeso: 1.72, IC95%: 1.39-2.12). Il

valore ematico del β-HCH è più che doppio per coloro che appartengono ad una famiglia

in cui almeno un altro componente ha una concentrazione ematica dell’inquinante

maggiore di 150 ng/g lipidi, indicando un chiaro effetto familiare confermato anche in

seguito all’aggiustamento per genere e classe di età (GMRagg: 2.45, IC95%: 2.11-2.85).

Come riportato in letteratura (9,10), c’è evidenza di un’associazione inversa tra β-HCH e

allattamento al seno (GMRagg: 0.64, IC95%: 0.47-0.88). Allo stesso modo, la

concentrazione ematica dell’inquinante in studio è minore per chi ha un livello di

istruzione più elevato (GMRagg;medio: 0.69, IC95%: 0.55-0.87; GMRagg;alto: 0.69, IC95%:

0.47-1.02). La contaminazione è maggiore per coloro che hanno mangiato almeno un

alimento di produzione propria o locale (GMRagg: 1.72, IC95%: 1.43-2.08) e per coloro

che hanno utilizzato l’acqua proveniente da pozzi privati situati nell’area contaminata (es.

per bere: GMRagg: 1.88, IC95%: 1.43-2.48).

I risultati dell’analisi di regressione stepwise backward (Tabella 5) mostrano che (tra

quelle scelte come possibili predittori) le variabili che contribuiscono maggiormente a

spiegare i livelli delle concentrazioni ematiche di β-HCH sono il genere (GMRF vs M: 1.32,

IC95%: 1.14-1.53), l’età (GMR>70aa vs 0-18aa: 10.04, IC95%: 6.65-15.15), l’indice di massa

corporea (GMRSOVRAPPESO vs NORMO/SOTTOPESO: 1.29, IC95%: 1.04-1.61; GMROBESO vs

NORMO/SOTTOPESO: 1.63, IC95%: 1.28-2.08), l’allattamento al seno (GMR: 0.64, IC95%:

0.47-0.86), il consumo di almeno un alimento di produzione propria o locale (GMR: 1.47,

IC95%: 1.15-1.88), l’aver bevuto e l’essersi lavato con acqua da pozzi privati

(rispettivamente GMR: 1.47, IC95%: 1.00-2.14 e GMR: 1.48, IC95%: 1.17-1.87).

La Tabella 6 riporta i risultati delle analisi sul ruolo dei singoli alimenti di produzione

propria/locale nell’incremento dei livelli di concentrazione ematica di β-HCH nella

popolazione in studio. In particolare, gli alimenti di produzione propria e/o locale che

sono risultati un fattore di rischio sono: il formaggio, le uova la carne di pollo, di manzo,

di maiale, di pecora la verdura fresca e cotta. Poiché l’analisi di regressione eseguita

considerando un solo alimento alla volta non può tenere conto della correlazione tra il

consumo di diverse tipologie di cibi, è stato considerato un nuovo modello di regressione

stepwise backward4 nel quale sono stati inseriti contemporaneamente tutti i singoli

4 Stepwise con metodo backward (livello di significatività per la rimozione dal modello p=0.05), inserendo nel modello il genere, l’età e l’IMC (lineari), l’utilizzo dell’acqua e i singoli alimenti di produzione propria/locale.


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alimenti di produzione propria/locale. I risultati di questo modello (dati non mostrati in

tabella ma illustrati di seguito) confermano il ruolo del genere (GMR: 1.33, IC95%: 1.14-

1.54), dell’età (GMR: 1.03, IC95%: 1.03-1.04), dell’IMC (GMR: 1.03, IC95%: 1.01-

1.04), dell’allattamento al seno (GMR: 0.60, IC95%: 0.46-0.78), dell’utilizzo di acqua da

pozzi privati per bere (GMR: 1.67, IC95%: 1.19-2.34) ed evidenzia il ruolo chiave, come

veicolo della contaminazione, del consumo di prodotti locali, in particolare di uova (GMR:

1.43, IC95%: 1.15-1.78) e di carne di manzo (GMR: 1.36, IC95%: 1.07-1.72).

Discussione e conclusioni

Da questo approfondimento dello studio emerge che la concentrazione di β-HCH nel

sangue, nella popolazione sotto sorveglianza, aumenta all’aumentare dell’età. Le persone

con più di 70 anni hanno una maggiore concentrazione dell’inquinante nel sangue

presumibilmente perché sono state esposte più a lungo, anche in considerazione del fatto

che, tra tutti gli isomeri del HCH, il β-HCH è quello che tende a persistere nell’organismo

per un tempo più elevato (1), viene eliminato lentamente dall’organismo (l’eliminazione è

5 volte inferiore rispetto agli altri isomeri) ed è quindi presente in concentrazioni

maggiori nei tessuti (11). La contaminazione di β-HCH è plausibilmente dovuta alla

catena alimentare e all’utilizzo di acqua da pozzi privati.

Si può facilmente ritenere che la catena alimentare sia stata la principale fonte di

contaminazione: la verdura irrigata con acqua contaminata, gli animali che pascolavano

su terreni contaminati e che venivano nutriti con alimenti e acqua a loro volta

contaminati. Il rischio legato al consumo di cibo prodotto nell’area è stato dimostrato in

uno studio precedente (2,12) ed è confermato in questo studio sia dalla stepwise

regression che include nel modello finale la variabile relativa al consumo di almeno un

alimento di produzione propria/locale, sia dal modello di regressione che considera le

singole tipologie di alimenti. In particolare, in questa fase è stato possibile stabilire che

un ruolo fondamentale è stato il consumo di carne bovina e uova di polli allevati nell’area

contaminata. Nonostante in letteratura il consumo di pesce sia un noto fattore di rischio

per l’accumulo di sostanze organiche (13,14), in questo studio non è stato preso in

considerazione in virtù del fatto che la valle del fiume Sacco si trova nell’entroterra del

Lazio dove il consumo di pesce è scarso, nè è stato preso in considerazione l’eventuale

consumo di pesce pescato nel fiume Sacco negli anni in cui questo era possibile.

L’uso di acqua da pozzi privati sembra aver avuto un ruolo importante nella

contaminazione individuale, specialmente l’acqua utilizzata per bere e per lavarsi. Infine,


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i risultati di questa analisi evidenziano la rilevanza del ruolo dell’IMC, che non era stato

possibile studiare nelle analisi precedenti. Il β-HCH si accumula nel grasso corporeo

quindi avere un alto indice di massa corporea può essere un determinante dell’accumulo

nell’organismo (13,15–18).

Le persone sottoposte al programma di sorveglianza sono state scelte perchè risiedevano

o possedevano terreni nell’area vicina al fiume Sacco, quindi i soggetti in studio sono

raggruppati in famiglie e non sono indipendenti tra loro: di solito le persone che fanno

parte della stessa famiglia condividono lo stesso stile di vita, le stesse abitudini

alimentari, la stessa sorgente d’acqua ed un codice genetico simile. Per questo motivo

non vi è indipendenza tra le osservazioni e si rende necessaria la correzione degli errori

standard nell’analisi. Visto che il numero di gruppi (famiglie) è grande ed il numero di

soggetti nei gruppi (persone) è piccolo, per effettuare la correzione vengono utilizzati gli

stimatori “Sandwich”. Sulla base dei risultati, è possibile ipotizzare un effetto specifico

della familiarità sia in termini di condivisione degli stessi alimenti, di possibile passaggio

della sostanza chimica attraverso il latte materno, sia di fattori genetici legati alle facoltà

individuale di accumulo dell’inquinante e nei meccanismo di disintossicazione. Il ruolo di

questi ultimi fattori è al momento solo ipotizzato.

Lo studio presenta dei limiti. La maggior parte delle persone che ha partecipato al

programma di sorveglianza risiede nell’area ripariale del fiume quindi quasi tutti i soggetti

sono stati in qualche modo esposti. Ciò comporta una variabilità ridotta per molti dei

fattori di rischio considerati, es. il consumo di cibo. Inoltre, l’errore dovuto al ricordo delle

abitudini relative ad un passato piuttosto lontano può provocare distorsioni delle stime.

In conclusione, lo studio conferma i risultati precedenti (2,12) e indica che la

contaminazione è stata di tipo cronico con maggiore accumulo negli anziani, per chi

aveva utilizzato acqua dei pozzi e aveva consumato carne di manzo e uova locali. Inoltre,

lo studio suggerisce possibili effetti di fattori di natura familiare/genetica anche se il loro

ruolo ancora non è chiaro.


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2.4 EFFETTI SULLA SALUTE

Lo scopo delle analisi che seguono è la valutazione delle possibili associazioni tra

concentrazione ematica di β-HCH e gli effetti su indicatori di salute cardiovascolare e

metabolica.

Descrizione dell’esposizione

L’esposizione in studio è la concentrazione ematica di β-HCH nella popolazione,

considerata come variabile categorica (in quartili). Il β-HCH viene espresso in ng/mL di

volume.

Descrizione degli esiti

Si riporta di seguito la descrizione dei singoli esiti analizzati in associazione con

l’esposizione a β-HCH, derivati dai parametri ematochimici analizzati e/o da informazioni

raccolte tramite il questionario anamnestico. Tutti i parametri biochimici e le misurazioni

strumentali sono stati analizzati come variabili continue. Le variabili relative alla

sindrome metabolica e all’ipertrofia ventricolare sinistra sono state considerate in

modalità dicotomica (presente/assente). Tutte le misure antropometriche sono state

rilevate da un operatore al momento della somministrazione del questionario.

Gli esiti considerati sono:

Apparato cardiovascolare

� Pressione arteriosa (PA) sistolica (mmHg)

� Pressione arteriosa (PA) diastolica (mmHg)

� Elettrocardiogramma (ECG):

o Battito cardiaco (bpm)

o QTc (ms)

o QRS (ms)

o Ipertrofia ventricolare sinistra (IVS) se almeno uno dei seguenti criteri è soddisfatto:

� Sokolow-Lyon S V1 + R V5 > 35 mm

� Cornell Voltage S V3 + R aVL:


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• >28 mm per i maschi

• >20 mm per le femmine

� Cornell Product (S V3 + R aVL ) * QRS duration > 2440 mm/sec

� Ecocardiogramma (ECO):

o Diametro medio

o Distensione media

o Coefficiente di distensibilità

o Compliance media

o Stiffness media

o Spessore dell’intima media (IMT)

o Lumen ratio

o Modulo wall cross-sectional area

o Modulo elastico incrementale di Young

o Modulo static circumferential wall stress

Diabete e metabolismo dei lipidi

� Glicemia (mg/dL)

� Emoglobina glicosilata (%)

� Colesterolo totale (mg/dL)

� Colesterolo HDL (mg/dL)

� Colesterolo LDL (mg/dL)

� Trigliceridi (mg/dL)

� Indice di massa corporea (IMC) misurato (kg/mq)

� Circonferenza addominale (cm)

� Sindrome metabolica5, quando si verificano tre o più delle seguenti condizioni:

o Obesità addominale (ossia circonferenza vita >=102 per gli uomini e >=88 cm per le donne)

o Trigliceridi >=150 mg/dL

o Colesterolo HDL <40 mg/dL per gli uomini e minore di 50 mg/dL per le donne

o Pressione arteriosa sistolica >=130 mmHg o diastolica >=85 mmHg

o Glicemia >=110 mg/dL

5 Secondo la definizione National Cholesterol Education Program (NCEP) Adult Treatment Panel (ATP) III del 2001 (36,37)


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Analisi statistica

Sono state calcolate le frequenze delle caratteristiche e degli stili di vita della popolazione

considerata. Inoltre, per gli esiti definiti da parametri ematochimici e misurazioni

strumentali, sono state calcolate le medie aritmetiche o geometriche e le relative

deviazioni standard (DS o DSG), per gruppi di popolazione.

L’analisi di regressione lineare è stata utilizzata per studiare l’associazione tra le

concentrazioni ematiche di β-HCH e gli esiti in studio. L’indice di massa corporea e la

circonferenza addominale sono espressi in scala originale, quindi i risultati sono

coefficienti di regressione. Al contrario, i parametri biochimici sono espressi su scala

logaritmica a causa della distribuzione asimmetrica, di conseguenza la misura di

associazione utilizzata è il rapporto di medie geometriche (geometric mean ratio, GMR),

ossia l’esponenziale dei coefficienti di regressione. Tale rapporto indica di quante volte è

più alta la media geometrica in un gruppo rispetto al riferimento.

In alcuni casi l’assunzione di determinati farmaci può mascherare i valori anomali degli

esiti in studio e quindi può nascondere l’effetto dell’esposizione sui parametri

considerati: chi assume farmaci anti-ipertensivi ha una pressione arteriosa inferiore a

quella che avrebbe avuto senza assumerli, come anche chi assume farmaci beta-

bloccanti o calcio-antagonisti ha misurazioni della frequenza cardiaca, del QRS e del QTC

più bassi proprio perché prende farmaci. Allo stesso modo, chi assume antidiabetici o

anticolesterolemici ha livelli di glicemia, emoglobina glicosilata o colesterolo inferiori

(superiori nel caso dell’HDL) a quelli che avrebbe avuto senza farmaci. Per tenere conto

dell’assunzione di farmaci, e dunque per correggere le distribuzioni troncate a destra

(sinistra per l’HDL), è stata utilizzata la regressione censurata, che consiste nell’eseguire

un modello di regressione sostituendo la variabile misurata con una variabile imputata

iterativamente, per ogni soggetto che prende il farmaco. Assumendo che il parametro si

distribuisca normalmente, si assegna un valore stimato maggiore (minore nel caso

dell’HDL) di quello osservato.

Le analisi di regressione multivariata sono state eseguite con due modelli, separatamente

per ogni esito: il primo (modello 1) aggiustato soltanto per genere, età e lipidi ed il

secondo (modello 2) aggiustato anche per livello d’istruzione, abitudine al fumo e, solo

per alcuni esiti, indice di massa corporea (IMC), variazione di peso di almeno 10 kg in 10


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anni, colesterolo, trigliceridi, diabete6 e creatinina, salvo eccezioni riportate in nota nelle

tabelle.

Infine, per studiare l’associazione della concentrazione ematica di β-HCH con le variabili

dicotomiche IVS (ipertrofia ventricolare sinistra) e presenza di sindrome metabolica è

stato usato il modello di regressione logistica, con stima dell’odds ratio (OR).

La popolazione coinvolta nel programma di sorveglianza è stata scelta perché residente

nell’area ripariale del fiume Sacco, perciò i soggetti in studio risultano raggruppati in

famiglie. Le persone della stessa famiglia condividono codici genetici ed abitudini di vita

simili, pertanto l’indipendenza tra le osservazioni può essere violata. Tutte le analisi sono

state eseguite correggendo gli errori standard con l’utilizzo degli stimatori sandwich, dal

momento che il numero di gruppi (cioè le famiglie) è grande ed il numero di soggetti nei

gruppi è piccolo.

Per valutare se l’esposizione a β-HCH ha un effetto sul sistema cardiovascolare è stato

deciso di restringere la popolazione oggetto di studio ai soli maggiorenni (18+ anni).

Risultati

Descrizione della popolazione in studio

La popolazione in studio è la stessa descritta nella sezione dell’analisi dei fattori di rischio

(Tabella 3) eccetto per due soggetti che sono stati omessi da questa analisi perché non

hanno compilato il questionario specifico relativo alle patologie diabetiche e

cardiovascolari. Pertanto il numero totale di soggetti inclusi ammonta a 600 (225

famiglie). Il 52% sono maschi, l’età mediana è 46 anni, il 25% ha un livello di istruzione

basso ed il 31% è obeso.

Apparato cardiovascolare

Per valutare se elevate concentrazioni ematiche di β-HCH hanno un effetto sull’apparato

cardiovascolare sono stati esclusi dall’analisi i 66 soggetti con età inferiore ai 18 anni.

Pertanto il numero totale di soggetti inclusi nelle analisi seguenti ammonta a 534 (224

famiglie), eccetto dove diversamente specificato.

6 Diabete/prediabete (Secondo le raccomandazioni dell’American Diabetes Association): Normale (categoria di riferimento): glicemia <100 mg/dL ed emoglobina glicosilata <5.7%; Prediabete: glicemia compresa tra 100 e 125 mg/dL o emoglobina glicosilata tra 5.7 e 6.4%; Diabete: glicemia > 126 mg/dL, o una diagnosi autoriportata di diabete, o emoglobina glicosilata >6.5%.


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Pressione arteriosa

La PA è più elevata per gli uomini, per le persone più anziane, per chi è in sovrappeso o

obeso, per gli ex fumatori, per le persone con basso livello d’istruzione (Tabella 7).

La tabella 8 mostra i risultati dei modelli di regressione censurata eseguiti per valutare

l’effetto dell’esposizione in studio sulla PA sistolica e diastolica, tenendo conto

dell’assunzione di farmaci antiipertensivi. L’IMC è fortemente associato sia ai valori

pressori sia alle concentrazioni di β-HCH, pertanto è stato studiato un modello senza

(modello 2) e uno con (modello 3) aggiustamento per IMC. Il β-HCH è fortemente

associato ad un aumento della pressione sistolica sia nel modello aggiustato soltanto per

genere, età e lipidi totali, sia nel modello che tiene conto anche del confondimento

dovuto a fumo e istruzione (modello 2: Coefβ-HCH_50-75°pct =4.74, IC95%=0.35-9.13; Coefβ-

HCH>75°pct=5.52, IC95%=0.33-10.72). Quando però viene inserito nel modello anche l’IMC

tale associazione si riduce e diventa non statisticamente significativa (modello 3: Coefβ-

HCH_50-75°pct=2.69, IC95%=-1.64-7.02; Coefβ-HCH>75°pct=3.58, IC95%=-1.49-8.64). Il β-

HCH è associato ad un aumento della PA diastolica nel terzo quartile di esposizione sia

nel modello 1 sia nel modello 2 (modello 2: Coefβ-HCH_50-75°pct=3.69, IC95%=1.04-6.34;

Coefβ-HCH>75°pct=2.51, IC95%=-0.60-5.63) con un test per il trend che suggerisce la

presenza di una relazione lineare (p-trend: 0.024). Come per la PA sistolica, tale

associazione si riduce e diventa non significativa dopo l’aggiustamento per IMC (modello

3: Coefβ-HCH_50-75°pct=1.33, IC95%=-0.59-4.66; Coefβ-HCH>75°pct =1.52, IC95%=-1.98-

3.99).

Elettrocardiogramma

I dati sui parametri dell’elettrocardiogramma sono disponibili per 582 individui di tutte le

età ma, anche in questo caso, è stato deciso di escludere dall’analisi statistica le persone

al di sotto dei 18 anni. Pertanto il numero totale di soggetti inclusi nei modelli per

studiare i parametri dell’elettrocardiogramma ammonta a 519 (220 famiglie).

La tabella 9 riporta i valori medi delle variabili dell’ECG per sottogruppi della popolazione

in studio. I valori medi registrati per la frequenza cardiaca sono molto simili nei vari

gruppi ma leggermente superiori tra le donne e gli ipertesi. Gli uomini, gli individui più

anziani e con livello d’istruzione inferiore, gli obesi ed i fumatori hanno mostrato un QRS

ed un QTc più lunghi, ma un QTc più lungo è stato trovato anche tra gli utilizzatori di

farmaci β-bloccanti. Dei 519 soggetti in studio l’8.9% ha una ipertrofia ventricolare

sinistra (Tabella 10), maggiormente gli uomini, i sovrappeso/obesi, gli ipertesi e

utilizzatori di farmaci β-bloccanti, e chi ha un basso livello d’istruzione.


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I modelli di regressione, i cui risultati vengono mostrati nella tabella 11, tengono conto

dell’assunzione di farmaci β-bloccanti. Nessuno dei soggetti assumeva calcio-antagonisti

non-diidropiridinici. Il β-HCH risulta essere fortemente associato all’aumento della

frequenza del battito cardiaco nel modello aggiustato per genere, età e lipidi totali ma

anche del modello completo (modello 2: Coefβ-HCH_50-75°pct=5.96, IC95%=3.32-8.60;

Coefβ-HCH>75°pct =3.57, IC95%=0.88-6.26). Non c’è alcuna evidenza di effetto del β-HCH

sul QRS, sugli intervalli QTc e sull’ipertrofia ventricolare sinistra (Tabella 12).

Ecocardiogramma

I dati sui parametri dell’elettrocardiogramma sono disponibili per 485 individui con più di

18 anni, appartenenti a 217 famiglie. La tabella 13 riporta i valori medi delle variabili

dell’ECO per sottogruppi della popolazione in studio.

I valori medi (Tabella 13) registrati per il diametro, la stiffness, lo spessore intima-media,

il modulo wall cross-sectional area ed il modulo elastico incrementale di Young

diminuiscono per le donne e per chi ha un livello di istruzione più elevato ma aumentano

all’aumentare dell’età e dell’IMC. Anche il lumen ratio aumenta con l’età e diminuisce

all’aumentare del livello di istruzione ma non sembra essere influenzato dalle variazioni

dell’IMC. Al contrario, i parametri distensione, coefficiente di distensibilità e coefficiente

di compliance diminuiscono con l’età e l’obesità ma aumentano all’aumentare del livello

d’istruzione. I valori medi del modulo static circumferential wall stress aumentano

all’aumentare del livello d’istruzione e dell’IMC, ma non sembrano legati all’età.

I risultati derivanti dal modello di regressione, riportati nella tabella 14, mostrano

un’associazione tra il β-HCH ed il modulo static circumferenzial wass stress nel modello

aggiustato per genere età e lipidi (modello 1: Coefβ-HCH_50-75°pct=23.13, IC95%=0.86-

45.41; Coefβ-HCH>75°pct =36.37, IC95%=8.44-64.30) ma tale associazione non viene

confermata dai risultati del modello completo, anche se permane una tendenza

all’aumento del parametro all’aumentare della concentrazione ematica di β-HCH (p-trend:

0.020). Per quanto riguarda il modulo elastico incrementale di Young, l’associazione

rilevata nel modello aggiustato per genere età e lipidi (modello 1: Coefβ-HCH_50-75°pct=0.04,

IC95%=0.00-0.08; Coefβ-HCH>75°pct =0.04, IC95%=0.00-0.09) scompare del tutto in

seguito all’aggiustamento completo. Non ci sono evidenze di associazione tra l’inquinante

oggetto di studio e gli altri parametri dell’ecocardiogramma.

Diabete e metabolismo dei lipidi

La Tabella 15 mostra le medie geometriche, con relative deviazioni standard, dei livelli

ematici dei parametri ematochimici del diabete e dei lipidi per gruppi di popolazione,


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distinti in base alle caratteristiche demografiche ed agli stili di vita. Nella popolazione in

studio il livello di glicemia è 86.7 (DSG:1.17) mg/dl, l’emoglobina glicosilata 5.4

(DSG:1.10) %, il colesterolo totale 182 (DSG:1.22) mg/dl, il colesterolo HDL 53

(DSG:1.30) mg/dl, il colesterolo LDL 115 (DSG:1.34) mg/dl, i trigliceridi 99 (DSG:1.72)

mg/dl. Glicemia ed emoglobina glicosilata sono più alte per gli uomini, gli anziani, i meno

istruiti, gli obesi. Il colesterolo totale, LDL ed i trigliceridi aumentano all’aumentare

dell’età con un picco tra i cinquantenni e poi diminuiscono tra gli anziani, aumentano

anche all’aumentare dell’indice di massa corporea e diminuiscono fortemente tra coloro

che sono dimagriti di almeno 10 kg negli ultimi 10 anni. Il colesterolo HDL è più basso

negli uomini, gli anziani, i meno istruiti, i fumatori, gli obesi e coloro che sono fortemente

ingrassati negli ultimi 10 anni.

Nella popolazione osservata la media dell’IMC è 27.8 (DS:5.6) kg/mq e la circonferenza

addominale 96 (DS:13) cm, entrambi aumentano con l’età, per i poco istruiti, gli ex-

fumatori e coloro che hanno preso molto peso negli ultimi anni (Tabella 16). Inoltre la

circonferenza addominale è mediamente maggiore per i maschi. Il 19% della popolazione

in studio ha la sindrome metabolica, una condizione grave di salute che aumenta il

rischio di malattie cardiovascolari, diabete, ictus e malattie legate al accumuli di grasso

sulle pareti delle arterie. Sono principalmente uomini, anziani, fumatori o ex-fumatori,

gli obesi e coloro che sono fortemente ingrassati nell’ultimo periodo. Nella tabella 17

vengono mostrati i risultati delle analisi di regressione lineare. Quando si considera il

modello completo (modello 2), c’è un’indicazione di associazione tra concentrazione

ematica di β-HCH e glicemia (GMR β-HCH_50-75°pct=1.04, IC95%=1.00-1.07; GMRβ-HCH>75°pct

=1.02, IC95%=0.98-1.06), una associazione con il colesterolo totale (GMRβ-HCH_50-

75°pct=1.05, IC95%=1.00-1.10; GMRβ-HCH>75°pct=1.08, IC95%=1.02-1.14), confermata da

una chiara relazione dose-risposta (p-trend: 0.009), e con il colesterolo LDL (GMRβ-

HCH>75°pct=1.10, IC95%=1.01-1.19; p-trend: 0.020). Non c'è evidenza di effetto

dell’esposizione al β-HCH sull’emoglobina glicosilata, sul colesterolo HDL e sui trigliceridi.

Il β-HCH risulta essere fortemente associato con l’indice di massa corporea (modello 2:

Coefβ-HCH_50-75°pct=3.09, IC95%=1.71-4.47; Coefβ-HCH>75°pct=3.39, IC95%=1.91-4.86),

infatti il più alto livello di esposizione corrisponde ad un aumento del dell’IMC di più di 3

kg/mq (Tabella 18). Il test per il trend conferma l’esistenza di una relazione dose-

risposta (p-trend: 0.000). Allo stesso modo, il β-HCH risulta essere fortemente associato

con la circonferenza addominale (modello 2: Coefβ-HCH_50-75°pct=6.44, IC95%=3.17-9.72;

Coefβ-HCH>75°pct=8.30, IC95%=4.54-12.06; p-trend: 0.000) che aumenta di più di 8 cm

nelle classi di esposizione più elevate.


31

Infine, il β-HCH sembra avere un effetto sulla sindrome metabolica nella classe

intermedia di esposizione rivelando una relazione ad U tra l’esposizione e l’esito, tale

relazione viene confermata dal test per il trend, p-quadratic: 0.015 (Tabella 19).


32

Discussione

I risultati di questo studio mostrano una associazione tra livelli ematici di β-HCH e

pressione arteriosa, frequenza cardiaca, metabolismo lipidico e sindrome metabolica.

Uno studio prospettico pubblicato di recente (19) ha dimostrato una associazione tra le

concentrazioni di inquinanti organici persistenti (POPs) e incidenza di ipertensione nei

residenti a Granada, Spagna. È interessante notare che nei nostri dati la pressione

sistolica, più della diastolica, è risultata associata ad alte concentrazioni di β-HCH, il che

implica che l’inquinante in studio influenza la componente variabile più della componente

statica della PA. E’ quindi ipotizzabile che l'esposizione a β-HCH possa indurre

l'invecchiamento vascolare precoce, eventualmente accompagnato da un aumento della

rigidità arteriosa e dell'onda di riflessione (20). Il ruolo dell’IMC sembra cruciale: quando

se ne tiene conto l’associazione tra l’inquinante e la pressione arteriosa si riduce. Il

rapporto tra PA, IMC e concentrazioni sieriche di β-HCH è complesso. Ci sono due diverse

ipotesi sul meccanismo causale che le lega: da una parte si ipotizza che l’accumulo di

POPs nell’organismo, attraverso l’assunzione di grassi alimentari, favorisca lo sviluppo

dell'obesità, un importante fattore di rischio per l'ipertensione ed il diabete. Per queste

ragioni, alcuni autori ritengono che includere l’IMC nei modelli multivariati, volti a

valutare gli effetti cardiometabolici dei POPs, potrebbe essere un sovraggiustamento (22–

24). D’altra si ipotizza che coloro che hanno una maggiore quantità di grasso

nell’organismo tendano ad accumulare più POPs, pertanto l’obesità potrebbe

rappresentare una causa dell’elevato bioaccumulo di β-HCH (21,22) e non viceversa.

L'associazione positiva rilevata tra le concentrazioni β-HCH e la frequenza cardiaca è di

rilevanza clinica, in quanto l’evidenza epidemiologica suggerisce che una elevata

frequenza cardiaca a riposo è associata ad un aumento della morbosità e mortalità per

patologie cardiovascolari nella popolazione generale, indipendentemente dai fattori di

rischio convenzionali (25). E’ noto che un aumento della frequenza cardiaca amplifica lo

squilibrio tra domanda e offerta di ossigeno del miocardio, favorendo così l’ischemia

miocardica. Inoltre, un aumento della frequenza cardiaca può aumentare lo stress dovuto

a vibrazioni meccaniche sulle grandi arterie, provocando il loro irrigidimento, e

aumentando potenzialmente il rischio di pericolose aritmie durante gli episodi ischemici

(25). Il battito è anche considerato come una misura approssimativa di iperattività

simpatica globale, che è di per sé un importante meccanismo patologico (26).

I nostri dati forniscono una forte evidenza di associazione del β-HCH sierico con IMC e

circonferenza addominale. Tale associazione può essere spiegata in primo luogo con il


33

fatto che la maggiore disponibilità di grasso facilità il deposito. Tuttavia, i meccanismi di

equilibrio sono complessi: la perdita di peso provoca l’aumento delle concentrazioni

sieriche dell’inquinante a causa della riduzione della capacità di stoccaggio nel tessuto

adiposo e del conseguente rilascio di β-HCH nel sangue (22,27,28); al contrario,

l'aumento di peso porta alla diminuzione delle concentrazioni sieriche di β-HCH attraverso

la rimobilizzazione dell’inquinante nel tessuto adiposo (22,27,28). Ma, a causa del

disegno trasversale dello studio, non è possibile escludere una relazione inversa ossia che

i POP siano la causa dell’alterazione del metabolismo e dell'obesità, come suggerito da un

crescente numero di studi (22). Secondo l’”ipotesi obesogena”, questi inquinanti possono

essere definiti come sostanze chimiche che alterano il metabolismo e interrompono i

meccanismi di controllo dell’appetito (29,30).

Le evidenze epidemiologiche e sperimentali disponibili dimostrano che la contaminazione

da POPs è associata con lo sviluppo del diabete (22). Una relazione dose-risposta è

generalmente considerata una condizione importante per la definizione di associazione

causale (31), ma in studi recenti è stato ipotizzato che l’esposizione a dosi medio-basse

possa essere più dannosa dell’esposizione ad una dose elevata (22,32,33). Anche nel

nostro caso c’è evidenza di un aumento della glicemia per effetto dell’esposizione a dosi

intermedie di β-HCH. Allo stesso modo, come evidenziato da Lee Y-M (34), nella nostra

popolazione le dosi intermedie di β-HCH aumentano il rischio di sindrome metabolica.

Altri studi suggeriscono che l'esposizione ad alcuni POPs sia strettamente correlata alla

sindrome metabolica, e che diversi POPs influiscano diversamente sulle sue componenti.

Quindi, la possibilità di un effetto sinergico ha portato ad una ipotesi secondo la quale

vari POPs presenti nel tessuto adiposo possono contribuire alla concomitanza dei fattori di

rischio nella sindrome metabolica (35).

Conclusioni generali

In conclusione, in questa indagine, sono stati approfonditi i meccanismi di

contaminazione da β–HCH in una popolazione nota per essere stata esposta a tale

inquinante. I livelli ematici di β–HCH rimangono elevati e si è accertato che altre sostanze

organiche persistenti hanno contaminato l’ambiente e l’uomo probabilmente con le stesse

modalità. Viene confermato che i principali veicoli della contaminazione sono stati

l’utilizzo di acqua dei pozzi ed il consumo di cibo prodotto nella zona ma in aggiunta

viene evidenziato il ruolo chiave del consumo di uova e di carne bovina locali.

Sono stati inoltre chiariti alcuni effetti dell’accumulo del β-HCH nel sangue sulla salute

della popolazione in studio. Anche se le conclusioni generali sono necessariamente caute


34

nell’indicare la esistenza di un nesso di causa ed effetto, è stata riscontrata una

associazione positiva tra l’inquinante considerato ed il battito cardiaco, la circonferenza

addominale, l’indice di massa corporea e la sindrome metabolica, una patologia clinica ad

alto rischio cardiovascolare.

Raccomandazioni

La contaminazione del fiume Sacco rimane un disastro ambientale di proporzioni notevoli

che ha comportato una contaminazione umana di sostanze organiche persistenti

considerate tossiche dalle organizzazioni internazionali. Proprio perché la contaminazione

è purtroppo persistente non esistono metodi di prevenzione e di rimozione

dell’inquinante. Si tratta di un episodio che ha implicazioni etiche, politiche e sociali di

livello nazionale. Le autorità locali hanno il dovere di informare la popolazione, di

salvaguardarne la salute specie dei gruppi sociali più deboli, di offrire l’assistenza

sanitaria adeguata, e di garantire un continuo monitoraggio epidemiologico e sanitario. E’

ovvio che tale assistenza dal punto di vista della tutela sociale e sanitaria del servizio

sanitario si deve accompagnare ad un impegno istituzionale coerente per il risanamento

ambientale.


35

SEZIONE 3 - BIBLIOGRAFIA

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38


39

SEZIONE 4 - TABELLE

Figura 1 – Mappa della valle del fiume Sacco, Italia centrale. Il fiume, i comuni e l’impianto

industriale

Figura 2 – Box-plot delle concentrazioni ematiche del β-HCH (ng/g lipidi) per classe d’età

Impianto chimico

050

01,

000

1,50

0B

-HC

H, n

g/g

lipid

i

0-18 19-29 30-39 40-49 50-59 60-69 >=70classe d’età


40

Tabella 1a - Medie geometriche ed intervalli di confidenza (IC95%) delle sostanze organoclorurate (ng/g lipidi), per caratteristiche della popolazione

inclusa nella sorveglianza clinica ed epidemiologica

% Media Media Media Media

Totale

602 100.0 72 65 - 79 1 28.1 26.5 - 29.7 0 7.9 7.3 - 8.6 24 5.9 5.6 - 6.2 87

Genere

M 310 51.5 68 60 - 78 24.0 22.5 - 25.6 8.2 7.3 - 9.3 5.5 5.1 - 5.9

F 292 48.5 76 66 - 88 33.2 30.2 - 36.4 7.5 6.7 - 8.5 6.3 5.8 - 6.9

Classe d'età

(anni) 0-18 66 11.0 23 18 - 30 13.1 11.8 - 14.7 2.3 2.1 - 2.6 5.4 4.9 - 5.9

19-29 60 10.0 39 30 - 50 18.1 16.4 - 20.0 3.3 2.7 - 4.2 5.6 4.8 - 6.5

30-39 86 14.3 42 33 - 52 19.2 17.6 - 20.8 3.8 3.3 - 4.4 4.6 4.2 - 5.1

40-49 133 22.1 66 55 - 79 26.7 24.3 - 29.2 7.1 6.2 - 8.1 5.0 4.5 - 5.5

50-59 96 15.9 110 93 - 130 35.9 32.1 - 40.3 12.6 11.1 - 14.3 5.4 4.7 - 6.1

60-69 110 18.3 135 109 - 166 48.7 42.5 - 55.8 20.4 18.3 - 22.8 7.9 6.8 - 9.3

>=70 51 8.5 234 180 - 303 52.5 42.3 - 65.1 26.0 21.1 - 32.0 10.1 7.8 - 13.2

Livello d'istruzione

Basso 153 25.4 117 93 - 147 36.1 31.2 - 41.8 11.9 9.8 - 14.4 7.7 6.7 - 8.9

Medio 408 67.8 61 55 - 68 26.0 24.5 - 27.7 7.0 6.4 - 7.7 5.4 5.1 - 5.8

Alto 41 6.8 55 41 - 73 23.3 20.1 - 27.1 5.6 4.4 - 7.3 4.8 4.5 - 5.1

IMC

Normale/sottopeso 200 33.2 43 37 - 50 22.3 20.7 - 24.0 5.6 4.9 - 6.5 5.4 5.0 - 5.9

Sovrappeso 214 35.5 79 67 - 93 28.6 26.0 - 31.5 8.6 7.5 - 9.9 5.8 5.3 - 6.3

Obeso 188 31.2 110 94 - 130 35.2 31.3 - 39.5 10.3 8.9 - 12.0 6.5 5.8 - 7.3%<LOD: Percentuale di determina zi oni a l di sotto del l a sogl ia di ri levamento

IMC

Norma le/Sottopeso: <25 kg/mq

Sovrappeso: 25-29 kg/mq

Obeso: >=30 kg/mq


Ba sso: nessun ti tolo; l i cenza elementare; dipl oma di scuola medi a inferiore o a vvia mento profess ionale

Medio: diploma di scuola media superiore

Al to: la urea /diploma univers i tari o o superiore

%

<LODIC95% IC95%

B-HCH HCB Trans-nonachlor Oxychlordane

N

Media Geometrica %

<LOD

Media Geometrica %

<LOD

Media Geometrica

IC95% IC95%

Media Geometrica %

<LOD


41

Tabella 1b - Medie geometriche ed intervalli di confidenza (IC95%) delle sostanze organoclorurate (ng/g lipidi), per caratteristiche della popolazione

inclusa nella sorveglianza clinica ed epidemiologica

% Media Media Media Media

Totale

602 100.0 6.4 6.0 - 6.8 75 262 239 - 288 0 2.0 2.0 - 2.1 93 236 219 - 254 16

Genere

M 310 51.5 6.3 5.8 - 6.8 249 220 - 283 2.0 1.9 - 2.1 254 229 - 282

F 292 48.5 6.6 6.0 - 7.2 277 240 - 319 2.1 2.0 - 2.2 217 195 - 242

Classe d'età

(anni) 0-18 66 11.0 5.9 5.0 - 6.9 61 52 - 73 2.1 2.0 - 2.2 53 44 - 63

19-29 60 10.0 6.2 5.2 - 7.4 117 97 - 142 2.1 2.0 - 2.3 97 82 - 114

30-39 86 14.3 6.0 5.1 - 7.0 149 126 - 176 2.0 1.8 - 2.3 142 131 - 155

40-49 133 22.1 5.7 5.1 - 6.4 224 195 - 257 2.0 1.9 - 2.1 254 233 - 278

50-59 96 15.9 6.4 5.4 - 7.5 393 330 - 469 1.9 1.8 - 2.0 365 335 - 398

60-69 110 18.3 7.3 6.2 - 8.6 700 591 - 828 2.1 1.9 - 2.3 539 498 - 583

>=70 51 8.5 8.8 6.8 - 11.6 972 723 - 1307 2.1 1.9 - 2.4 653 568 - 750


Basso 153 25.4 7.1 6.2 - 8.2 398 314 - 504 2.1 1.9 - 2.2 282 234 - 340

Medio 408 67.8 6.2 5.8 - 6.7 233 211 - 257 2.0 1.9 - 2.1 224 207 - 243

Alto 41 6.8 6.2 5.0 - 7.8 182 139 - 238 2.2 1.8 - 2.6 200 156 - 255

IMC

Normale/sottopeso 200 33.2 6.0 5.4 - 6.6 189 163 - 219 2.1 2.0 - 2.2 188 166 - 212

Sovrappeso 214 35.5 6.5 5.8 - 7.2 281 239 - 331 2.0 1.9 - 2.2 263 231 - 299

Obeso 188 31.2 6.9 6.1 - 7.8 343 290 - 406 1.9 1.8 - 2.0 265 233 - 301%<LOD: Percentua le di determinazioni a l di sotto del la sogl ia di ri levamento

IMC

Normale/Sottopeso: <25 kg/mq


Obeso: >=30 kg/mq


Basso: nessun ti tolo; l i cenza elementare; diploma di scuola media inferiore o avviamento profess iona le

Medio: diploma di scuola media superiore

Alto: laurea/diploma univers i tario o superiore

p,p'-DDE

IC95%

p,p'-DDT

Media Geometrica%

<LOD

PBDE 47 ƩPCB

%

<LODIC95%

Media Geometrica

N IC95% IC95%

%

<LOD

Media Geometrica %

<LOD

Media Geometrica


42

Tabella 2 – Correlazione tra le sostanze organoclorurate misurate, espresse su scala logaritmica

(scala log) β-HCH HCB OXYCHLORDANETRANS

NONACHLORp,p'-DDT p,p'-DDE PBDE 47

SOMMA

PCB

β-HCH 1

HCB 0.67 1

OXYCHLORDANE 0.31 0.43 1

TRANS NONACHLOR 0.59 0.68 0.56 1

p,p'-DDT 0.13 0.20 0.14 0.19 1

p,p'-DDE 0.59 0.73 0.34 0.74 0.25 1

PBDE 47 0.00 0.02 0.05 -0.03 0.07 0.04 1

SOMMA PCB 0.61 0.73 0.27 0.78 0.11 0.79 0.04 1


43

Tabella 3 - Medie geometriche del β-HCH (ng/g lipidi) per caratteristiche e stili di vita della

popolazione inclusa nella sorveglianza clinica ed epidemiologica

% Media

Totale 602 100.0 72 65 - 79

Genere Maschi 310 51.5 68 60 - 78

Femmine 292 48.5 76 66 - 88

Classi d'età (anni) 0-18 66 11.0 23 18 - 30

19-29 60 10.0 39 30 - 50

30-39 86 14.3 42 33 - 52

40-49 133 22.1 66 55 - 79

50-59 96 15.9 110 93 - 130

60-69 110 18.3 135 109 - 166

>=70 51 8.5 234 180 - 303

IMC 200 33.2 43 37 - 50

214 35.5 79 67 - 93

Obeso 188 31.2 110 94 - 130

Livello d'istruzione 153 25.4 117 93 - 147

408 67.8 61 55 - 68

Alto 41 6.8 55 41 - 73

1 69 11.5 76 58 - 99

2 126 20.9 103 84 - 127

3 66 11.0 71 52 - 96

>=4 341 56.6 62 55 - 71

No 329 54.7 50 45 - 56

Si 273 45.3 111 96 - 128

No 541 89.9 75 68 - 84

Si 61 10.1 46 36 - 59

No 144 23.9 49 41 - 58

Si 458 76.1 81 72 - 91

No 308 51.2 58 51 - 66

Si 294 48.8 89 78 - 103

No 545 90.5 69 62 - 76

Si 57 9.5 110 83 - 145

No 346 57.5 63 55 - 71

Si 256 42.5 86 74 - 100

No 275 45.7 59 51 - 68

Si 327 54.3 85 74 - 97IMC

Normal e/Sottopeso: <25 kg/mq


Obeso: >=30 kg/mq


Basso: ness un ti tol o; elementari ; media inferiore o avviamento profess ionale

Medio: media superiore


N

Media geometrica

IC95%

Allattamento al seno (negli ultimi 15 anni,

limitatamente alle donne tra 19 e 59 anni)

Mangiare cibo di produzione

propria/locale

Normale/Sottopeso

Sovrappeso

Basso

Medio

Avere almeno un parente con livelli di

β-HCH elevati (>150 ng/g lipidi)

Lavarsi con acqua da pozzi privati

Bere acqua da pozzi privati

Cucinare con acqua da pozzi privati

Irrigare con acqua da pozzi privati

Componenti della famiglia


44

Tabella 4 – Rapporti di medie geometriche (GMRs) del β-HCH (ng/g lipidi) per caratteristiche e stili

di vita della popolazione inclusa nella sorveglianza clinica ed epidemiologica, dal modello di

regressione lineare

Grezzo Aggiustato**

Genere Maschi 310 1.00 1.00

Femmine 292 1.12 0.92 - 1.36 1.21 1.03 - 1.43

Classi d'età (anni) 0-18 66 1.00 1.00

19-29 60 1.70 1.19 - 2.42 1.70 1.19 - 2.43

30-39 86 1.81 1.31 - 2.51 1.84 1.33 - 2.55

40-49 133 2.88 2.13 - 3.89 2.86 2.12 - 3.87

50-59 96 4.79 3.48 - 6.60 4.77 3.47 - 6.56

60-69 110 5.88 4.31 - 8.02 5.95 4.36 - 8.11

>=70 51 10.20 7.03 - 14.81 10.60 7.30 - 15.39

IMC 200 1.00 1.00

214 1.84 1.47 - 2.30 1.35 1.11 - 1.65

Obeso 188 2.57 2.04 - 3.23 1.72 1.39 - 2.12

Livello d'istruzione 153 1.00 1.00

408 0.52 0.42 - 0.65 0.69 0.55 - 0.87

Alto 41 0.47 0.31 - 0.70 0.69 0.47 - 1.02

1 69 1.00 1.00

2 126 1.37 0.96 - 1.95 1.26 0.94 - 1.71

3 66 0.93 0.62 - 1.40 1.32 0.93 - 1.87

>=4 341 0.82 0.60 - 1.12 1.32 1.01 - 1.74

No 329 1.00 1.00

Si 273 2.21 1.83 - 2.65 2.45 2.11 - 2.85

No 541 1.00 1.00

Si 61 0.61 0.45 - 0.85 0.64 0.47 - 0.88

No 144 1.00 1.00

Si 458 1.65 1.32 - 2.07 1.72 1.43 - 2.08

No 308 1.00 1.00

Si 294 1.54 1.27 - 1.86 1.71 1.46 - 2.00

No 545 1.00 1.00

Si 57 1.60 1.15 - 2.22 1.88 1.43 - 2.48

No 346 1.00 1.00

Si 256 1.38 1.14 - 1.68 1.56 1.33 - 1.84

No 275 1.00 1.00

Si 327 1.43 1.18 - 1.74 1.59 1.36 - 1.87* GMR: geometric mean ratio, rapporto di medie geometriche

** Aggiusta to per genere e classe d'età

IMC


Sovra ppeso: 25-29 kg/mq

Obeso: >=30 kg/mq


Basso: nessun ti tolo; elementari ; media inferiore o a vvia mento profess ionale


Al to: laurea /diploma univers i tario o superiore

GMR*

Componenti della famiglia

Avere almeno un parente con livelli di

β-HCH elevati (>150 ng/g lipidi)


Cucinare con acqua da pozzi privati

Irrigare con acqua da pozzi privati

IC95% IC95%N

Allattamento al seno (negli ultimi 15 anni,

limitatamente alle donne tra 19 e 59 anni)

Mangiare cibo di produzione

propria/locale


Normale/Sottopeso

Sovrappeso

Basso

Medio


45

Tabella 5 – Associazione della concentrazione ematica di β-HCH (ng/g lipidi) con le caratteristiche

individuali e gli stili di vita della popolazione, geometric mean ratios (GMRs) dal modello di

regressione lineare stepwise

N % GMR* p-value

Genere

Maschi 310 51.5 1.00

Femmine 292 48.5 1.32 0.000 1.14 - 1.53

Classi d'età

0-18 66 11.0 1.00

19-29 60 10.0 2.01 0.000 1.37 - 2.94

30-39 86 14.3 2.08 0.000 1.44 - 3.01

40-49 133 22.1 3.32 0.000 2.35 - 4.70

50-59 96 15.9 4.80 0.000 3.30 - 6.97

60-69 110 18.3 5.83 0.000 3.87 - 8.76

>=70 51 8.5 10.04 0.000 6.65 - 15.15

IMC

Normale/Sottopeso 200 33.2 1.00

Sovrappeso 214 35.5 1.29 0.019 1.04 - 1.61

Obeso 188 31.2 1.63 0.000 1.28 - 2.08

No 541 89.9 1.00

Si 61 10.1 0.64 0.004 0.47 - 0.86

No 144 23.9 1.00

Si 458 76.1 1.47 0.002 1.15 - 1.88

No 545 90.5 1.00

Si 57 9.5 1.47 0.048 1.00 - 2.14

No 308 51.2 1.00

Si 294 48.8 1.48 0.001 1.17 - 1.87

* GMR: rapporto di medie geometriche

IMC



Obeso: >=30 kg/mq


Gl i s tandard error s ono stati corretti per tenere conto del la correlazione tra s oggetti appartenenti

a l la s tes sa famigl ia (s timatori sandwich)

IC95%

Allattamento al seno (se avvenuto negli ultimi 15 anni, limitatamente alle donne tra 19 e 59

anni)

Consumo di cibo di produzione propria/locale



46

Tabella 6 - Medie geometriche del β-HCH (ng/g lipidi), geometric mean ratios (GMRs) dal modello

di regressione lineare, per tipologia di cibo consumato di produzione propria/locale

Tipologia di cibo di

produzione

propria/locale

N %Media

geometricaGMR* p-value GMR** p-value

Latte No 548 91.0 69 62 - 76 1.00 1.00

Si 54 9.0 107 75 - 152 1.43 0.031 1.03 - 1.99 1.31 0.124 0.93 - 1.84

Formaggio No 451 74.9 65 58 - 73 1.00 1.00

Si 151 25.1 95 79 - 115 1.39 0.008 1.09 - 1.77 1.32 0.019 1.05 - 1.66

Uova No 205 34.1 48 42 - 56 1.00 1.00

Si 397 65.9 88 78 - 99 1.72 0.000 1.38 - 2.14 1.47 0.001 1.17 - 1.84

Pollo No 253 42.0 55 48 - 63 1.00 1.00

Si 349 58.0 87 76 99 1.63 0.000 1.31 - 2.01 1.38 0.003 1.11 - 1.70

Manzo No 408 67.8 63 56 71 1.00 1.00

Si 194 32.2 93 79 - 111 1.67 0.000 1.31 - 2.14 1.45 0.002 1.15 - 1.84

Maiale No 447 74.3 65 58 - 72 1.00 1.00

Si 155 25.7 97 80 - 117 1.62 0.000 1.27 - 2.07 1.42 0.004 1.12 - 1.79

Ovini No 445 73.9 63 56 - 70 1.00 1.00

Si 157 26.1 106 87 - 129 1.55 0.001 1.21 - 1.99 1.41 0.005 1.11 - 1.79

Coniglio No 413 68.6 68 60 - 76 1.00 1.00

Si 189 31.4 82 68 - 98 1.12 0.367 0.88 - 1.43 1.02 0.887 0.80 - 1.29

Fegato No 559 92.9 69 62 - 76 1.00 1.00

Si 43 7.1 123 84 - 180 1.50 0.043 1.01 - 2.21 1.44 0.082 0.95 - 2.16

Verdura fresca No 223 37.0 55 47 - 63 1.00 1.00

Si 379 63.0 84 74 - 95 1.62 0.000 1.31 - 2.01 1.37 0.005 1.10 - 1.69

Verdura cotta No 244 40.5 52 45 - 60 1.00 1.00

Si 358 59.5 89 79 - 101 1.64 0.000 1.34 - 2.01 1.41 0.001 1.16 - 1.73

Frutta No 505 83.9 69 62 - 77 1.00 1.00

Si 97 16.1 88 68 - 114 1.18 0.225 0.90 - 1.56 1.02 0.879 0.78 - 1.34* GMR: ra pporto di medie geometriche aggius tato per genere e cla sse d'età

IC95% IC95% IC95%

** GMR: rapporto di medie geometri che aggius ta to per genere, classe d'età, IMC, consumo di a cqua da pozzi priva ti per bere e/o la vars i , a l l atta mento

Gl i standard error sono s ta ti corretti per tenere conto del la correlazione tra soggetti a ppartenenti a l l a s tessa famigl ia (s tima tori sandwich)


47

Tabella 7 – Media aritmetica e deviazione standard della pressione arteriosa secondo le

caratteristiche demografiche e gli stili di vita della popolazione

N %Media

aritmeticaDS

Media

aritmeticaDS

Totale 534 100 126 18 80 10

Genere Maschi 277 52 131 16 81 10

Femmine 257 48 121 18 78 10

Classe d'età 19-29 60 11 112 13 70 8

(anni) 30-39 85 16 119 13 76 10

40-49 133 25 120 14 80 9

50-59 96 18 128 15 82 8

60-69 108 20 136 16 83 9

>=70 52 10 145 19 84 10

Livello d'istruzione Basso 116 22 137 19 83 9

Medio 377 71 124 16 79 10

Alto 41 8 115 13 74 9

Abitudine al fumo Mai 308 58 126 18 79 10

Ex 112 21 133 18 83 10

Attuale 114 21 119 13 77 9

IMC Sotto/Normopeso 165 31 118 15 75 8

Sovrappeso 193 36 129 19 81 10

Obeso 176 33 130 17 83 9

No 394 74 122 16 78 9

Si 140 26 136 17 84 9

IMC

Normale/Sottopes o: <25 kg/mq

Sovrappes o: 25-29 kg/mq

Obes o: >=30 kg/mq


Bass o: nessun ti tolo; elementari ; media inferiore o avviamento profes s iona le

Medio: media s uperiore

Al to: laurea/diploma univers i tario o s uperiore

PA Sistolica

(mmHg)

PA Diastolica

(mmHg)

Uso di farmaci

antiipertensivi


48

Tabella 8 -Associazione tra concentrazione ematica di β-HCH (ng/mL) e valori pressori, coefficienti

(Coeff) ed intervalli di confidenza (IC95%) dal modello di regressione lineare multipla censurato a

destra per l'utilizzo di farmaci anti-ipertensivi

Coeff Coeff Coeff

<=25° pct 133 118 14.0 0.00 0.00 0.00

25-50° pct 134 123 16.1 0.10 -3.64 - 3.83 0.34 -3.31 - 4.00 -0.80 -4.32 - 2.71

50-75° pct 133 129 17.8 4.76 0.36 - 9.17 4.74 0.35 - 9.13 2.69 -1.64 - 7.02

>75° pct 134 134 18.9 5.59 0.40 - 10.78 5.52 0.33 - 10.72 3.58 -1.49 - 8.64

p-trend

<=25° pct 133 76 9.2 0.00 0.00 0.00

25-50° pct 134 78 8.4 -0.39 -2.58 - 1.80 -0.28 -2.45 - 1.90 1.04 -3.29 - 0.82

50-75° pct 133 82 10.4 3.63 0.97 - 6.29 3.69 1.04 - 6.34 1.33 -0.59 - 4.66

>75° pct 134 82 9.6 2.26 -0.86 - 5.37 2.51 -0.60 - 5.63 1.52 -1.98 - 3.99

p-trend

Gl i s tandard error sono s tati corretti per tenere conto del la correla zione tra soggetti appa rtenenti a l la s tessa famigl ia (s tima tori

sandwich)

‡‡Model lo aggiustato per genere, età (l ineare, eccePo per * che ha un termine quadraQco), abi tudine a l fumo (no/ex/aPuale),

l i vel lo d'i s truzione (basso/medio/al to), IMC (l inea re) e l ipidi (l ineare)

†Model lo aggiustato per genere, età (l ineare, eccePo per * che ha un termine quadraQco) e l ipidi (l ineare)

0.039 0.024 0.306

‡Model lo aggiustato per genere, età (l ineare, eccePo per * che ha un termine quadraQco), abi tudine a l fumo (no/ex/aPuale), l i vel lo

d'i s truzione (bas so/medio/al to) e l ipidi (l ineare)

PA Sistolica

(mmHg)*

0.013 0.015 0.089

PA Diastolica

(mmHg)

Modello 2‡ Modello 3‡‡

IC95% IC95% IC95%

β-HCH N Media DS Modello 1†


49

Tabella 9 – Valori medi (e DS) dei parametri dell’elettrocardiogramma per le caratteristiche

personali e gli stili di vita della popolazione in studio

N % Media DS Media DS Media DS

Totale 519 100 65 10 93 15 413 28

Genere Maschi 270 52.0 62 10 98 17 405 29

Femmine 249 48.0 68 10 87 9 421 23

Classi d'età 19-29 58 11.2 66 12 91 10 406 26

(anni) 30-39 82 15.8 65 10 91 8 402 23

40-49 131 25.2 66 10 91 17 410 24

50-59 94 18.1 64 9 92 11 414 25

60-69 104 20.0 63 9 94 16 418 28

>=70 50 9.6 66 10 100 22 434 33

Livello d'istruzione Basso 112 21.6 65 9 96 18 424 27

Medio 367 70.7 65 10 92 14 410 27

Alto 40 7.7 64 10 91 8 404 26

Abitudine al fumo No 304 58.6 66 10 91 14 415 27

Ex 106 63 10 96 19 412 30

Attuale 109 21.0 65 10 92 12 408 27

Normale/Sottopeso 159 30.6 64 10 89 9 405 22

Sovrappeso 186 35.8 65 11 94 15 413 27

Obeso 174 33.5 66 10 95 18 420 30

No 322 62.0 64 10 91 13 407 24

Si 197 38.0 66 10 96 17 423 30

No 494 95.2 65 10 93 14 412 27

Si 25 4.8 65 10 94 20 424 39

IMC

Normal e/Sottopes o: <25 kg/mq


Obeso: >=30 kg/mq


Bass o: nes sun ti tolo; el ementari ; medi a inferiore o avviamento profes s i ona l e

Medio: medi a superiore

Al to: l aurea/di ploma uni vers itario o s uperiore

QTc (ms)

IMC

Ipertensione

Utilizzo di β-bloccanti

Battito cardiaco

(bpm)QRS (ms)


50

Tabella 10 – Distribuzione dell’ipertrofia ventricolare sinistra (IVS) secondo le caratteristiche

personali e gli stili di vita della popolazione in studio

N % IVS

Totale 519 8.9

Genere Maschi 270 11.9

Femmine 249 5.6

Classi d'età 19-29 58 19.0

(anni) 30-39 82 6.1

40-49 131 3.1

50-59 94 7.4

60-69 104 8.7

>=70 50 20.0

Livello d'istruzione Basso 112 16.1

Medio 367 7.1

Alto 40 5.0

Abitudine al fumo No 304 8.9

Ex 106 9.4

Attuale 109 8.3

Normale/Sottopeso 159 5.7

Sovrappeso 186 9.7

Obeso 174 10.9

No 322 5.9

Si 197 13.7

No 494 8.5

Si 25 16.0

IMC



Obeso: >=30 kg/mq


Basso: nessun ti tolo; elementari ; media inferiore o avviamento profess iona le


Al to: laurea/diploma univers i tario o superiore

IMC

Ipertensione

Utilizzo di β-bloccanti


51

Tabella 11 – Associazione tra concentrazione ematica di β-HCH (ng/mL) e risultati dell'ECG,

coefficienti (Coeff) ed intervalli di confidenza (IC95%) dal modello di regressione lineare multipla

censurato a destra per l'utilizzo di farmaci beta-bloccanti

Tabella 12 – Associazione tra concentrazione ematica di β-HCH (ng/mL) ed ipertrofia ventricolare

sinistra, odds ratios (OR) ed intervalli di confidenza (IC95%) dal modello di regressione logistica

OR OR

<=25° pct 129 10.9 1.00 1.00

25-50° pct 130 7.7 0.74 0.28 - 1.99 0.54 0.20 - 1.48

50-75° pct 130 7.7 0.69 0.27 - 1.72 0.38 0.13 - 1.14

>75° pct 130 9.2 0.64 0.25 - 1.64 0.33 0.11 - 1.03

p-trend

Gl i s tandard error sono s tati corretti per tenere conto del la correlazione tra s oggetti

appartenenti a l la stes sa famigl ia (stimatori s andwich)

β-HCH N % IVSModello 1†

† Model lo aggiustato per genere, età (l ineare) e l ipidi tota l i (l ineare)

‡ Model lo aggiustato per genere, età (l ineare), abitudine a l fumo(no/ex/attua le), l ivel lo

d'i s truzione (bass o/medio/a lto) , IMC (l ineare) e l ipidi tota l i (l ineare)

Ipertrofia

ventricolare

sinistra (IVS)

0.349 0.059

IC95% IC95%

Modello 2‡

Coeff Coeff

<=25° pct 129 63.1 10.5 0.00 0.00

25-50° pct 130 63.1 9.7 1.52 -0.98 - 4.02 1.29 -1.28 - 3.85

50-75° pct 130 67.8 10.2 5.96 3.32 - 8.60 5.49 2.76 - 8.23

>75° pct 130 65.6 9.4 3.57 0.88 - 6.26 3.11 0.44 - 5.78

p-trend

<=25° pct 129 90.88 10.7 0.00 0.00

25-50° pct 130 92.20 16.0 0.21 -3.10 - 3.51 -0.74 -3.82 - 2.34

50-75° pct 130 92.32 12.6 0.74 -2.06 - 3.54 -0.97 -3.78 - 1.84

>75° pct 130 95.02 18.2 2.84 -0.93 - 6.61 0.81 -2.77 - 4.39

p-trend

<=25° pct 129 404.68 21.7 0.00 0.00

25-50° pct 130 408.02 26.3 2.67 -2.78 - 8.11 1.10 -4.43 - 6.63

50-75° pct 130 417.07 28.4 5.71 -0.43 - 11.85 2.90 -3.20 - 9.01

>75° pct 130 421.68 29.9 5.81 -1.29 - 12.91 3.22 -3.97 - 10.40

p-trend

Gli standard error sono stati corretti per tenere conto del la correlazione tra soggetti appartenenti a l l a s tessa famigl ia

(s tima tori sandwich)

β-HCH N Media DSModello 1† Modello 2 ‡

0.685

QTC (ms)

0.001 0.002

QRS (ms) *

IC95% IC95%

Battito

cardiaco (bpm)

‡ Model lo aggiustato per genere, età (quadra Qca, eccePo per * che è l inea re), abi tudine a l fumo(no/ex/attuale), l i vel lo

d'i struzione (basso/medio/al to) , IMC (l ineare) e l ipidi tota l i (l ineare)

0.084 0.335

† Model lo aggius tato per genere, età (quadra ti ca, eccetto per * che è l ineare) e l ipidi tota l i (l ineare)

0.134


52

Tabella 13 - Media aritmetica e deviazione standard dei parametri dell’ecocardiogramma, secondo le caratteristiche demografiche e gli stili di vita della

popolazione

N %Media

aritmeticaDS

Media

aritmeticaDS

Media

aritmeticaDS

Media

aritmeticaDS

Media

aritmeticaDS

Media

aritmeticaDS

Media

aritmeticaDS

Media

aritmeticaDS

Media

aritmeticaDS

Media

aritmeticaDS

Totale 485 100 7.3 0.9 0.61 0.17 32 13 1.18 0.39 5.9 1.3 0.64 0.12 0.23 0.05 12.9 3.9 0.44 0.19 550 90

Genere Maschi 253 52.2 7.7 0.9 0.65 0.18 30 11 1.22 0.38 6.1 1.2 0.67 0.14 0.23 0.05 14.1 4.2 0.47 0.20 573 94

Femmine 232 47.8 6.9 0.8 0.57 0.15 35 14 1.14 0.39 5.7 1.3 0.61 0.10 0.23 0.04 11.6 3.1 0.41 0.18 525 77

Classe d'età 19-29 55 11.3 6.7 0.5 0.82 0.15 51 12 1.56 0.31 4.5 0.5 0.52 0.05 0.20 0.02 9.4 1.3 0.27 0.07 549 74

(anni) 30-39 82 16.9 6.7 0.6 0.67 0.15 40 11 1.27 0.33 5.1 0.7 0.55 0.07 0.21 0.03 10.2 1.8 0.34 0.11 556 92

40-49 123 25.4 7.1 0.7 0.57 0.13 34 9 1.20 0.32 5.6 0.7 0.61 0.09 0.22 0.05 11.7 2.5 0.38 0.10 552 93

50-59 91 18.8 7.3 0.7 0.53 0.14 27 8 1.04 0.38 6.3 0.9 0.68 0.09 0.24 0.04 13.5 2.7 0.48 0.15 534 86

60-69 95 19.6 8.1 1.0 0.59 0.18 23 7 1.08 0.42 6.8 1.1 0.74 0.12 0.24 0.06 16.4 4.4 0.56 0.20 555 93

>=70 39 8.0 8.2 0.9 0.57 0.16 19 6 0.93 0.32 7.6 1.4 0.78 0.11 0.25 0.05 17.5 3.3 0.70 0.29 559 97

Livello d'istruzione Basso 91 18.8 8.0 1.0 0.57 0.16 23 8 1.03 0.38 7.0 1.3 0.74 0.10 0.24 0.04 16.2 3.9 0.59 0.24 547 83

Medio 354 73.0 7.2 0.8 0.62 0.17 34 13 1.20 0.39 5.7 1.1 0.62 0.12 0.23 0.05 12.3 3.6 0.41 0.17 550 89

Alto 40 8.2 7.0 0.8 0.66 0.18 39 12 1.31 0.35 5.2 0.9 0.56 0.09 0.21 0.03 10.8 2.7 0.36 0.14 554 112

Abitudine al fumo No 277 57.1 7.2 0.9 0.61 0.18 33 14 1.17 0.41 5.9 1.3 0.62 0.12 0.22 0.04 12.3 3.6 0.44 0.20 558 89

Ex 104 21.4 7.7 1.1 0.61 0.17 28 11 1.13 0.38 6.4 1.3 0.71 0.13 0.24 0.06 15.0 4.3 0.50 0.22 550 99

Attuale 104 21.4 7.2 0.8 0.62 0.17 35 11 1.25 0.34 5.6 1.0 0.63 0.12 0.23 0.04 12.4 3.7 0.39 0.14 529 79

Sotto/Normopeso 153 31.5 6.9 0.8 0.65 0.18 38 13 1.26 0.35 5.4 1.1 0.60 0.13 0.23 0.04 11.6 3.8 0.36 0.17 522 83

Sovrappeso 176 36.3 7.3 0.8 0.59 0.17 30 12 1.13 0.40 6.1 1.3 0.65 0.12 0.23 0.05 13.1 3.7 0.47 0.20 556 87

Obeso 156 32.2 7.6 1.0 0.59 0.17 29 12 1.15 0.41 6.2 1.2 0.67 0.11 0.23 0.05 14.0 4.0 0.49 0.20 570 93

IMC

Normal e/Sottopeso: <25 kg/mq


Obeso: >=30 kg/mq


Bas s o: ness un ti tolo; e lementa ri ; medi a i nferiore o avvia mento profes s ionale


Alto: la urea/diploma uni vers i tario o s uperi ore

Diametro

medio

Distensione

media

Indice di massa

corporea (IMC)

Coefficiente di

distensibilità

Modulo static

circumferenzial

wall stress

Coefficiente di

complianceStiffness media

Spessore intima-

mediaLumen ratio

Modulo wall

cross-sectional

area

Modulo elastico

incrementale di

Young


53

Tabella 14 - Associazione della concentrazione ematica di β-HCH (ng/mL) con i parametri

dell’ecocardiogramma. Coefficienti (Coeff) ed intervalli di confidenza (IC95%) dal modello di

regressione lineare

Coeff Coeff

<=25° pct 121 6.9 0.7 0.00 0.00

25-50° pct 121 7.2 0.8 0.05 -0.12 - 0.21 0.00 -0.16 - 0.17

50-75° pct 121 7.4 1.0 0.08 -0.09 - 0.26 -0.03 -0.21 - 0.14

>75° pct 122 7.7 1.0 0.15 -0.06 - 0.36 -0.01 -0.20 - 0.18

p-trend

<=25° pct 121 0.66 0.18 0.00 0.00

25-50° pct 121 0.63 0.18 0.01 -0.02 - 0.05 0.01 -0.02 - 0.05

50-75° pct 121 0.57 0.15 0.00 -0.04 - 0.03 -0.01 -0.05 - 0.03

>75° pct 122 0.58 0.16 0.00 -0.05 - 0.05 0.00 -0.05 - 0.05

p-trend

<=25° pct 121 39 12 0.00 0.00

25-50° pct 121 34 12 0.02 -2.41 - 2.45 0.50 -1.95 - 2.95

50-75° pct 121 29 12 -0.65 -3.47 - 2.18 0.24 -2.62 - 3.10

>75° pct 122 26 11 -1.25 -4.20 - 1.70 0.00 -2.99 - 2.99

p-trend

<=25° pct 121 1.30 0.32 0.00 0.00

25-50° pct 121 1.24 0.43 0.01 -0.08 - 0.11 0.01 -0.08 - 0.11

50-75° pct 121 1.11 0.35 -0.03 -0.13 - 0.07 -0.03 -0.13 - 0.07

>75° pct 122 1.07 0.42 -0.01 -0.13 - 0.11 -0.02 -0.14 - 0.11

p-trend

<=25° pct 121 5.2 0.9 0.00 0.00

25-50° pct 121 5.7 1.1 0.02 -0.17 - 0.21 -0.02 -0.22 - 0.17

50-75° pct 121 6.2 1.3 0.18 -0.08 - 0.43 0.08 -0.17 - 0.34

>75° pct 122 6.6 1.3 0.21 -0.06 - 0.49 0.08 -0.19 - 0.36

p-trend

<=25° pct 121 0.58 0.10 0.00 0.00

25-50° pct 121 0.64 0.13 0.02 0.00 - 0.04 0.02 0.00 - 0.04

50-75° pct 121 0.65 0.11 -0.01 -0.03 - 0.02 -0.01 -0.04 - 0.01

>75° pct 122 0.68 0.13 -0.01 -0.04 - 0.02 -0.02 -0.04 - 0.01

p-trend

<=25° pct 121 0.22 0.03 0.00 0.00

25-50° pct 121 0.23 0.06 0.01 0.00 - 0.02 0.01 0.00 - 0.02

50-75° pct 121 0.23 0.04 -0.01 -0.02 - 0.00 -0.01 -0.02 - 0.00

>75° pct 122 0.23 0.06 -0.01 -0.02 - 0.01 0.00 -0.02 - 0.01

p-trend

<=25° pct 121 11.1 3.1 0.00 0.00

25-50° pct 121 12.7 3.8 0.23 -0.46 - 0.92 0.15 -0.53 - 0.83

50-75° pct 121 13.5 3.8 0.02 -0.71 - 0.75 -0.31 -1.03 - 0.41

>75° pct 122 14.4 4.2 -0.03 -0.84 - 0.79 -0.44 -1.24 - 0.35

p-trend

<=25° pct 121 0.35 0.12 0.00 0.00

25-50° pct 121 0.40 0.15 0.00 -0.03 - 0.03 -0.01 -0.04 - 0.02

50-75° pct 121 0.48 0.21 0.04 0.00 - 0.08 0.02 -0.02 - 0.07

>75° pct 122 0.54 0.22 0.04 0.00 - 0.09 0.02 -0.03 - 0.07

p-trend

<=25° pct 121 542 81 0.00 0.00

25-50° pct 121 531 87 -10.34 -30.00 - 9.32 -15.93 -35.18 - 3.32

50-75° pct 121 559 89 23.13 0.86 - 45.41 13.86 -8.54 - 36.26

>75° pct 122 567 98 36.37 8.44 - 64.30 23.67 -2.67 - 50.00

p-trend 0.020

0.826 0.169

† Aggius tato per genere, età (l ineare, eccetto per * che è quadra tica) e l ipidi

‡ Aggius tato per genere, età (l ineare, eccePo per * che è quadra Qca), l i ve l lo d'i s truzione (bas s o/medio/a l to), fumo

(no/ex/attuale), IMC (l ineare), creatini na e l ipidi

Gl i s tandard error s ono s tati corretti per tenere conto del la correla zione tra soggetti appartenenti a l la s tes sa fa migl ia

(s timatori s andwich)

Modulo elastico

incrementale di

Young *

0.029 0.209

Modulo static

circumferenzial wall

stress

0.002

0.179 0.051

Lumen ratio

0.073 0.163

Modulo wall cross-

sectional area

0.747 0.651

Stiffness media

0.079 0.438

Spessore intima-

media

0.850 0.761

Coefficiente di

distensibilità *

0.359 0.955

Coefficiente di

compliance

95%IC 95%IC

Diametro medio

0.152 0.834

Distensione media *

β-HCH NMedia

aritmetricaDS

Modello 1† Modello 2‡


54

Tabella 15 - Caratteristiche personali e gli stili di vita della popolazione: media geometrica (e DS geometrica) dei parametri ematochimici del diabete e

dei lipidi

Media

geometricaDSG

Media

geometricaDSG

Media

geometricaDSG

Media

geometricaDSG

Media

geometricaDSG

Media

geometricaDSG

Totale 600 100 86.7 1.17 5.4 1.10 182 1.22 53 1.30 115 1.34 99 1.72

Genere Maschi 308 51.3 89.4 1.19 5.4 1.11 180 1.23 48 1.28 117 1.37 110 1.80

Femmine 292 48.7 83.9 1.13 5.3 1.09 184 1.21 59 1.25 113 1.31 89 1.59

Classe d'età 0-18 66 11.0 80.4 1.09 5.1 1.05 154 1.20 54 1.27 96 1.29 71 1.57

(anni) 19-29 60 10.0 79.1 1.08 5.0 1.06 157 1.18 55 1.25 94 1.30 79 1.52

30-39 85 14.2 82.2 1.09 5.2 1.05 190 1.22 52 1.32 122 1.36 99 1.99

40-49 133 22.2 85.0 1.12 5.3 1.06 190 1.18 53 1.30 121 1.27 103 1.72

50-59 96 16.0 90.1 1.14 5.4 1.08 203 1.18 53 1.30 133 1.27 114 1.66

60-69 110 18.3 92.8 1.19 5.7 1.10 187 1.20 53 1.31 119 1.37 113 1.63

>=70 50 8.3 99.1 1.32 5.8 1.17 167 1.22 50 1.27 103 1.31 105 1.55

Livello d'istruzione Basso 152 25.3 90.8 1.23 5.6 1.12 178 1.24 52 1.28 112 1.34 103 1.70

Medio 407 67.8 85.7 1.15 5.3 1.08 184 1.21 53 1.30 117 1.34 99 1.72

Alto 41 6.8 82.4 1.10 5.1 1.05 175 1.19 55 1.30 110 1.32 90 1.79

Abitudine al fumo No 370 61.7 85.9 1.16 5.3 1.10 179 1.22 55 1.28 112 1.34 89 1.64

Ex 112 18.7 91.7 1.20 5.5 1.11 183 1.22 49 1.33 118 1.30 116 1.64

Attuale 118 19.7 84.8 1.17 5.4 1.10 190 1.23 50 1.29 123 1.35 118 1.88

Indice di massa corporea (IMC) Sotto/Normopeso 200 33.3 82.3 1.14 5.2 1.07 175 1.20 59 1.26 106 1.33 79 1.55

Sovrappeso 212 35.3 86.4 1.15 5.4 1.10 180 1.22 51 1.27 117 1.31 101 1.69

Obeso 188 31.3 92.0 1.20 5.5 1.11 190 1.24 49 1.31 123 1.36 123 1.76

Variazioni di peso corporeo No 464 77.3 86.3 1.16 5.3 1.09 180 1.22 54 1.28 114 1.33 96 1.70

Si, aumento 94 15.7 87.9 1.14 5.4 1.08 196 1.22 49 1.35 128 1.32 126 1.81

Si, diminuzione 42 7.0 89.3 1.31 5.5 1.18 173 1.20 53 1.28 105 1.40 85 1.51IMCNormal e/Sottopeso: <25 kg/mq


Obeso: >=30 kg/mq


Bass o: nessun ti tol o; elementa ri ; media inferiore o avvia mento profess i onale

Medio: medi a superiore

Alto: la urea/diploma uni vers i tario o superiore

Colesterolo LDL

(mg/dl)

Trigliceridi

(mg/dl)N %

(almeno 10 kg negli ultimi 10 anni)

Glicemia

(mg/dl)

Emoglobina

glicosilata (%)

Colesterolo

totale (mg/dl)

Colesterolo HDL

(mg/dl)


55

Tabella 16 - Caratteristiche personali e stili di vita della popolazione: media (e DS) dell'IMC e della

circonferenza addominale e prevalenza della sindrome metabolica

Assente Presente

N=487 N=113

% %

Totale 600 27.8 5.6 95.8 13.4 81 19

Genere Maschi 308 27.9 4.7 99.0 11.7 78 22

Femmine 292 27.6 6.5 92.4 14.4 85 15

Classe d'età 0-18 66 24.6 5.5 86.2 16.1 94 6

(anni) 19-29 60 24.6 4.7 87.7 11.2 97 3

30-39 85 26.2 5.3 92.3 12.8 88 12

40-49 133 28.7 6.1 97.4 12.9 84 16

50-59 96 29.7 5.8 100.7 12.2 74 26

60-69 110 29.1 4.6 99.8 10.4 70 30

>=70 50 29.2 3.7 102.1 10.4 64 36

Livello d'istruzione Basso 152 28.5 5.7 96.9 15.3 70 30

Medio 407 27.7 5.6 95.9 12.6 84 16

Alto 41 25.9 4.7 91.1 13.3 95 5

Abitudine al fumo No 370 27.8 6.0 95.0 14.3 85 15

Ex 112 28.5 4.5 99.4 11.6 71 29

Attuale 118 27.0 5.2 95.1 11.8 80 20

Indice di massa corporea (IMC) Sotto/Normopeso 200 - - 82.8 9.2 97 4

Sovrappeso 212 - - 96.5 6.9 83 17

Obeso 188 - - 109.0 9.0 63 37

Variazioni di peso corporeo No 464 26.6 4.9 93.5 12.7 83 17

Si, aumento 94 33.6 5.5 107.9 11.4 68 32

Si, diminuzione 42 27.4 4.9 94.8 10.9 86 14

IMC

Normale/Sottopes o: <25 kg/mq


Obes o: >=30 kg/mq


Bas so: ness un ti tolo; elementari ; media inferiore o avviamento profes s iona le



Se vengono s oddisfatti tre o più dei s eguenti cri teri :

Obesi tà addomina le (ci rconferenza vi ta >=102 per gl i uomini e >=88 cm per le donne)

Trigl i ceridi >=150 mg/dl

Coles terolo HDL <40 mg/dL per gl i uomini e minore di 50 mg/dL per le donne

Press ione arteriosa s i s tol ica >=130 mmHg o diastol ica >=85 mmHg

Gl icemia >=110 mg/dL

(almeno 10 kg negli ultimi 10 anni)

Sindrome

metabolica

IMC

(kg/mq)

Circonferenza

addominale (cm)

Sindrome metabolica

Media DS Media DS

N


56

Tabella 17 - Associazione tra concentrazione ematica di β-HCH (ng/mL) e diabete e lipidi. Rapporti

di medie geometriche (GMR) ed intervalli di confidenza (IC95%) dal modello di regressione lineare

censurato per coloro che assumono farmaci

GMR° GMR°

<=25° pct 149 81.0 1.10 1.00 1.00

25-50° pct 150 84.4 1.12 1.01 0.98 - 1.04 1.00 0.98 - 1.03

50-75° pct 150 90.3 1.24 1.05 1.02 - 1.08 1.04 1.00 - 1.07

>75° pct 150 91.4 1.16 1.05 1.01 - 1.08 1.02 0.98 - 1.06

<=25° pct 149 5.2 1.06 1.00 1.00

25-50° pct 149 5.2 1.08 0.99 0.98 - 1.01 0.99 0.98 - 1.00

50-75° pct 149 5.5 1.12 1.02 1.00 - 1.04 1.01 0.99 - 1.03

>75° pct 150 5.5 1.10 1.00 0.98 - 1.02 0.99 0.96 - 1.01

<=25° pct 149 170.1 1.20 1.00 1.00

25-50° pct 150 179.7 1.21 1.04 0.99 - 1.09 1.04 0.99 - 1.09

50-75° pct 150 184.9 1.23 1.05 1.00 - 1.10 1.05 1.00 - 1.10

>75° pct 150 192.6 1.23 1.07 1.01 - 1.13 1.08 1.02 - 1.14

<=25° pct 149 53.1 1.27 1.00 1.00

25-50° pct 150 54.4 1.30 1.04 0.98 - 1.10 1.05 1.00 - 1.11

50-75° pct 150 51.2 1.34 0.98 0.92 - 1.04 1.03 0.98 - 1.09

>75° pct 150 53.1 1.27 1.01 0.94 - 1.08 1.06 0.99 - 1.14

<=25° pct 149 106.6 1.30 1.00 1.00

25-50° pct 150 112.3 1.32 1.03 0.97 - 1.11 1.03 0.96 - 1.10

50-75° pct 150 118.0 1.35 1.07 0.99 - 1.15 1.05 0.98 - 1.13

>75° pct 150 124.5 1.37 1.11 1.02 - 1.20 1.10 1.01 - 1.19

<=25° pct 149 84.9 1.64 1.00 1.00

25-50° pct 150 92.2 1.74 1.02 0.91 - 1.15 1.01 0.90 - 1.13

50-75° pct 150 109.2 1.70 1.16 1.01 - 1.32 1.06 0.94 - 1.20

>75° pct 150 112.7 1.71 1.15 0.99 - 1.33 1.10 0.95 - 1.27

Gl i s tanda rd error s ono stati corretti per tenere conto del la correl azione tra s oggetti appartenenti a l la s tes sa

fami gl ia (s tima tori sandwich)

β-HCH NMedia

geometricaDSG

Modello 1† Modello 2‡

IC95%

Colesterolo HDL

(mg/dl) (log)

p-trend

IC95%

Glicemia (mg/dl)

(log)

p-trend 0.001 0.100

Emoglobina

glicosilata (%)

(log)

p-trend 0.354 0.498

0.168

Colesterolo

totale (mg/dl)

(log)

p-trend 0.014 0.009

†Model lo aggius tato per genere, età (l i neare), e l ipi di (l ineare)(per di abete)

‡Model lo aggius tato per genere, età , l ivel l o d'is truzi one (ba ss o/medio/a lto), a bitudine a l fumo (no/ex/aPua le),

IMC (normal e-s ottopes o/sovrappeso/obeso) , vari azioni di pes o corporeo di a l meno 10 kg in 10 anni

(no/a umento/diminuzi one), di abete (no/prediabete/di abete) (per coles terolo e trigl iceridi ), l ipidi (l ineare)(per

diabete)

°GMR: geometri c mean rati o, rapporto di medi e geometri che

Colesterolo LDL

(mg/dl) (log)

p-trend 0.010 0.020

Trigliceridi

(mg/dl) (log)

p-trend 0.031

0.825 0.156


57

Tabella 18 - Associazione della concentrazione ematica di β-HCH (ng/mL) con indice di massa

corporea e circonferenza addominale. Coefficienti (Coeff) ed intervalli di confidenza (IC95%) dal

modello di regressione lineare

Coeff Coeff

<=25° pct 150 24.8 4.8 0.00 0.00

25-50° pct 150 27.0 5.6 1.59 0.44 - 2.75 1.43 0.31 - 2.56

50-75° pct 150 29.3 5.5 3.19 1.79 - 4.59 3.09 1.71 - 4.47

>75° pct 150 30.1 5.0 3.59 2.13 - 5.05 3.39 1.91 - 4.86

<=25° pct 150 24.8 4.8 0.00 0.00

25-50° pct 150 27.0 5.6 3.69 0.92 - 6.45 3.27 0.52 - 6.02

50-75° pct 150 29.3 5.5 6.58 3.25 - 9.91 6.44 3.17 - 9.72

>75° pct 150 30.1 5.0 8.57 4.88 - 12.26 8.30 4.54 - 12.06

Modello 1† Modello 2‡β-HCH N

Media

aritmeticaDS

IC95% IC95%

p-trend 0.000 0.000

Indice di massa

corporea (IMC)

p-trend 0.000 0.000

Circonferenza

addominale

†Model lo aggiusta to per genere, età (l ineare), e l ipidi (l ineare)

‡Model lo aggiusta to per genere, età , l ivel lo d'i s truzione (basso/medio/a l to), abi tudine a l fumo (no/ex/aPuale),

diabete (no/predia bete/diabete), l ipidi (l ineare)

Gl i s tandard error sono s tati corretti per tenere conto del l a correlazione tra soggetti appartenenti a l la s tessa

famigl ia (s timatori sandwich)


58

Tabella 19 - Associazione tra concentrazione ematica di β-HCH (ng/mL) e sindrome metabolica.

Odds ratios (OR) ed intervalli di confidenza (IC95%) dal modello di regressione logistica

OR OR

<=25° pct 150 8 5 1.00 1.00

25-50° pct 150 18 12 1.42 0.56 - 3.59 1.50 0.57 - 3.99

50-75° pct 150 46 31 3.44 1.42 - 8.33 3.43 1.39 - 8.45

>75° pct 150 41 27 1.98 0.75 - 5.23 1.84 0.65 - 5.20

Se vengono soddisfatti tre o più dei s eguenti cri teri :

Obes i tà addomina le (ci rconferenza vi ta >=102 per gl i uomini e >=88 cm per le donne)

Trigl i ceridi >=150 mg/dl

Coles terolo HDL <40 mg/dL per gl i uomini e minore di 50 mg/dL per le donne

Press ione arterios a s i stol i ca >=130 mmHg o diastol i ca >=85 mmHg

Gl icemia >=110 mg/dL

IC95% IC95%

Sindrome

metabolica

p-quadratic 0.024 0.015

p-trend 0.094 0.158

Gl i s tandard error sono stati corretti per tenere conto del la correlazione tra soggetti appartenenti a l la s tes sa

famigl ia (s timatori s andwich)

Sindrome

metabolica

β-HCH NN affetti da

sindrome

metabolica

% affetti da

sindrome

metabolica

Modello 1†

†Model lo aggiustato per genere, età (l ineare), e l ipidi (l ineare)

‡ Aggius tato per genere, età (l ineare), l ivel lo d'is truzione (bas so/medio/al to), abitudine a l fumo

(no/ex/attua le), l ipidi (l ineare)

Modello 2‡

Cronache Cittadine - SORVEGLIANZA SANITARIA ED ......Rapporto tecnico attività 2013-2015 Giugno...

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